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.     

非对称信息下讨价还价的动态博弈:以三阶段讨价还价为例

论文以典型的三阶段讨价还价活动为例,将信息的非对称性:如谈判者不同的价格区间信息、不同的心理压力等因素引入讨价还价博弈分析,先研究了非对称压力完全信息下的讨价还价,接着深入探讨了非对称压力非对称信息下的讨价还价活动.证明了情境因素对谈判活动的重要影响,并得出在某些条件下谈判方的保留价格可以在讨价还价中被揭示出来.     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

面向过程再造的企业战略模拟系统研究

依据博弈论的思路并借助于人工神经网络的机理设计并实现了一个面向过程再造的企业战略模拟系统,该系统既为企业的战略制定与实施初步提供了一种无代价的实验手段,又验证了有关企业过程再造的主要理论假设,弥补了其实证研究的不足.并在一家企业得到了应用.     

基于元胞自动机的合作进化分析

为研究影响群体博弈的关键因素与理性行为作用，在M．Doebeli等工作基础上，设计元胞自动机仿真实验。实验结果显示：（1）在一定空间邻域关系下，博弈局中人数量是影响博弈结果均衡的关键因素；（2）合作行为从局部通过空间集聚向全局扩散。得到的主要结论：（1）理性选择使零和博弈转换为非零和博弈；使局中人的理性行为从自利转换为有限利他。（2）个体间合作是一种自然的稳定进化过程。所得结论揭示了在一定空间条件下，个体博弈均衡点随个体数量增加发生转移，使个体间合作状态从非合作向合作进化；得到了解释复杂博弈行为的新结论。     

组合市场中消费者联盟形成及多方博弈的研究

关注电子商务的进一步发展,研究组合贸易中的消费者联盟形成及多方博弈问题.在给出一种多Agent中介系统控制的组合市场模型的基础上,使用群集分析方法对组合市场中大量消费者联盟形成过程的宏观动态特性进行仿真,通过数值仿真实验为组合市场中不同角色在贸易中所起的作用进行定量的分析,并为不同角色间的市场博弈提供定量分析的方法.     

不确定需求下的电力竞价贝叶斯博弈模型

电力竞价是一个不完全信息的博弈过程.假定竞争对手的报价服从已知区间上的某种分布,分别构建了确定需求与不确定需求条件下的二发电商电力竞价博弈模型,并给出这2个模型的贝叶斯纳什均衡解,即发电商在不同条件下的均衡报价.最后假定竞争对手的报价服从均匀分布,对构建的模型进行了分析,分析结论表明:在确定电力需求情况下,发电商的均衡报价一般在报价上,下限附近波动;而在不确定电力需求下,发电商的报价在报价下限与报价区间中点之间波动:当竞争对手的最大可供电量很少时,选择报价区间中点,而当发电成本很少时,很可能选择报价下限.     

地区间人才流动政策的博弈分析

运用静态博弈理论分析地区间人才流动政策的决策问题.通过对不同地区、不同行业间的人才流动行为分析,建立了以生产力最大化为决策目标的地区间人才流动政策博弈模型,证明了人才流动博弈纳什均衡的存在性和惟一性.结果表明:在给定资本投资的条件下,地区间人才流动性越高,投资于教育的人口比例会越高,从而提高每个地区的生产力.但是,除一种特殊情况(人才流动政策均具有正的净效应)外,地区间人才流动政策的非合作博弈不能实现最优的帕累托效率.     

惯性购买行为下创新产品多品牌竞争博弈分析

综合运用消费行为学和随机过程理论,通过对顾客期望状态转移概率进行合理估计,建立了惯性购买消费行为下率先与模仿创新产品以多品牌策略进入市场的品牌竞争扩散模型;并以该模型为基础,进行了双寡头企业率先与模仿创新博弈分析。     

On the Collision Detection Problem of Two Moving Objects Described by Algebraic Sets

In this paper, the collision problem of two moving objects is investigated. The objects are described by two algebraic sets （ellipses or circles in the paper）. The collision problem discussed involves both static and dynamic case. The static case is that each object moves with known velocity. We use nonlinear programming to decide whether the objects collide. The dynamic case is that each object is controlled by a constraint external force which can be regulated online. For the dynamic case, the collision problem can be modelled as a Minmax problem which can be solved by using differential games. If collision occurs, the time and place of the first collision are given. The moving trajectories are provided in the paper.