模糊联盟间相互影响总量的度量

就模糊合作对策中模糊联盟间相互影响问题,提出了模糊联盟间边缘相互影响总量的概念,给出了度量指标.当模糊合作对策υ具有单调性、交错性和独立性时,研究了度量指标的一些性质,为了更好地反映模糊联盟间相互影响的总量,进一步给出了模糊联盟间边缘相互影响总量的均值和方差.最后,通过算例说明各度量指标的结果.     

具有模糊联盟值的带偏好合作对策的Shapley值

针对联盟中各局中人存在不同偏好信息的合作n人对策问题,提出了一个基于模糊数偏好均值的模糊联盟值合作对策的Shapley值求解公式。给出了广义模糊数偏好均值的定义,研究了偏好均值具有的特殊性质。通过定义带偏好特征函数,给出了合作n人对策的带偏好优超、带偏好核心、带偏好零元等系列概念,并由此提出一个满足公理体系的带偏好Shapley值公式。分别考虑局中人偏好的权重和偏好方差,给出了带偏好Shapley值的两种延拓方法。最后,通过一个实例,说明了带偏好Shapley值公式的可行性和有效性。     

一般化合成模糊对策解的结构

本文给出了一般化合成模糊对策模型的模糊稳定集、模糊核心.在此基础上,研究了这种模型的Shapley值和Banzhaf Coleman势指标.     

具有模糊联盟值n人对策的模糊Shapley值

研究了一类联盟收益值是模糊数的n人对策的模糊Shapley值。利用模糊数运算有关理论,通过建立公理化体系,对具有模糊联盟收益值n人对策的模糊Shapley值进行深入研究,证明了这类n人对策模糊Shapley值存在性与唯一性,并给出了此Shapley值的具体表达式。最后,将此模糊Shapley值作为收益分配方案应用到企业协作收益分配的实例中。     

模糊联盟的Shapley值与稳定性

基于经典合作博弈Shapley值的概念及模糊合作博弈理论, 给出了具有模糊联盟的合作博弈个体理性及集体理性定义. 基于Butnariu提出的具有比例值的模糊博弈及Tsurumi提出的具有Choquet积分形式的模糊博弈, 结合 Li 提出的Shapley函数的简化表达式, 研究了模糊联盟的稳定性问题, 证明了一些相关结论.     

基于Choquet延拓具有区间模糊联盟n人对策的Shapley值

利用Choquet积分,将n人对策从集合{0,1}n延拓到I([0,1]n),定义了具有区间模糊联盟的n人对策.通过建立公理化体系,对具有区间模糊联盟n人对策的Shap ley值进行研究,证明了这类n人对策Shapley值存在性,并给出了此类对策Shapley值的解释表达式.最后将此对策的Shapley值作为收益分配方案应用到供应链协作企业收益分配的实例中.     

具有模糊联盟博弈的Shapley值的刻画

将经典合作博弈中的势函数和一致性推广到具有模糊联盟的合作博弈中,对具有模糊联盟博弈的Shapley值进行了刻画.对于具有模糊联盟的合作博弈,首先利用边际贡献定义势函数,证明了势函数的唯一性,并给出了势函数和Shapley值之间的对应关系.其次,通过具有模糊联盟的缩减博弈定义了解的一致性,证明Shapley值具有一致性,利用一致性和具有模糊联盟的标准二人博弈对Shapley进行了刻画.     

含模糊数据决策单元间的资源分配问题——基于DEA和Shapley值的研究

本文研究当生产系统中各决策单元的投入产出数据为模糊数据时,管理者如何将资源在决策单元之间进行公平分配的问题.基于DEA理论及合作博弈的Shapley值,在模糊数据环境下,考虑决策单元加入联盟前后对联盟中原有决策单元效率值及自身效率值的影响,建立修正Shapley值,并依据决策单元对生产系统的相对贡献情况,设计资源在各决策单元之间进行公平分配的方案.最后通过数值算例加以验证.     

模糊需求联合订货模型及均分Shapley值成本分摊方法

销售商企业联合订货可以共同承担固定订购费和仓库存储费,是企业降低订货成本、提高利润的有效途径.在实际问题中,市场环境的复杂多变导致企业很难预测需求的精确值.本文用三角模糊数表示需求,研究不允许缺货的销售商企业联合订货三角模糊数EOQ模型,并探讨相应的联合订货成本分摊方法.结合三角模糊数的均值面积度量法,解得联合订货策略及三角模糊数平均成本.三角模糊数减法的不可逆性影响了三角模糊数合作博弈的求解,本文通过定义一组类联盟单调性条件,提出计算三角模糊数均分Shapley值的方法,得出三角模糊数均分Shapley值的计算公式,并证明三角模糊数均分Shapley值满足的重要性质.利用三角模糊数均分Shapley值分摊公共成本,兼顾效率和公平,并通过实例说明模型的实用性及成本分摊方法的有效性.     

基于广义相对信息熵的数据融合系统性能评估

提出基于度量融合系统信息量增加量的性能评估方法。该方法利用广义相对信息熵作为度量数据融合使系统信息量增加量的指标。将各种常见的不确定信息在模糊测度的框架中表达，利用Shapley熵测度系统信息的信息量。将相对熵推广到模糊测度的Shapley熵中，其归一化值作为定量评价数据融合系统性能的标准，该方法在模糊测度的框架中度量融合系统对系统信息质量的提高，普适性强，是数据融合系统性能评估的一种有效方法。     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率,实现区域水资源初始配置后的有效再配置,提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1,利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数,对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画;阶段2,基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数,构建部门间水资源模糊联盟支付函数;阶段3,基于上述成果,构建水资源短缺区域水资源优化配置模型,求解得到用水部门最优水资源合作联盟,并将求得的最优模糊联盟视为大联盟,通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例,算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平,实现水资源短缺区域中的水资源优化配置,并使区域中用水部门有机会分得更多的获益;②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟,模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性;③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟,并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益,无论最优联盟的核心是否为空,都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求,即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在,且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性,能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

具有Choquet积分形式的模糊合作对策

结合模糊数的限制运算,探讨了一类具有模糊支付的模糊合作对策--Choquet积分形式的模糊合作对策,研究了其单调性和连续性。具有模糊支付的模糊合作对策是凸模糊合作对策时,研究了Choquet积分形式的模糊合作对策的模糊核心和模糊Shapley值,并探讨了两者之间的关系,有趣的是这种关系与经典情形相一致。需要指出的是,所给有关模糊合作对策的定义都是对经典情形的推广。最后通过一个算例来说明其应用。     

模糊合作对策在凸几何上的Shapley函数

首先给出了模糊合作对策在凸几何上的定义。通过相应的公理体系,论述了模糊合作对策在凸几何上的Shapley函数。为了更好了解此类模糊合作对策,研究了两类特殊模糊合作对策在凸几何上的Shapley函数,并证明了其存在性和唯一性,拓展了模糊合作对策的研究范围。最后通过算例分析来具体说明局中人在此类模糊合作对策上的收益值。     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

具有结盟限制的合作对策的加权Shapley值

现实生活中,联盟的形成通常是有约束的,而且可行联盟的结构是无规律的,此类问题可以用具有结盟限制的合作对策模型来描述.本文研究了结盟有限制而且局中人具有权重的合作对策的收益分配方案,并基于收益分配方案进行了联盟稳定性分析.因为联盟红利可以描述为联盟形成获得的额外收益,因此本文将联盟红利以局中人权重为比例进行分配,定义了加权Shapley值.然后,用两种公理体系,即分支有效性与比例公平性,有效性与加权平衡贡献性,刻画了该加权Shapley值,并讨论了各公理之间的关系.同时,基于加权Shapley值对联盟稳定性进行了分析并建立了数学模型,得到了一些有趣结论,并发现加权Shapley值满足非本质联盟可去性、无关支撑性和关联性.最后,以指派对策为例,表明具有结盟限制的合作对策模型的实用性以及其加权Shapley值的有效性.     

基于马田系统和φs转换的模糊积分多属性决策方法

在实际决策问题中,决策属性间往往存在一定的交互作用,而传统决策方法并不能有效处理。针对这种情况提出了一种基于马田系统（Mahalanobis-Taguchi system, MTS）和φs转换的模糊积分多属性决策方法。该方法针对φs转换法利用属性权重确定λ模糊测度存在的问题,提出利用Shapley值代替属性权重来确定λ模糊测度,同时提出了一种基于马田系统的Shapley值测度方法,并给出了合理性分析。最后通过实例分析了不同交互度对决策结果的敏感性,并验证了利用Shapley值确定的λ模糊测度更有利于决策。