基于动态模糊联盟合作博弈的区间模糊Shapley值

利用模糊数学相关理论,针对n人合作博弈中支付函数是模糊三角函数的情形,对经典Shapley值提出的三条公理进行了拓展,并构造了区间模糊Shapley值。考虑到盟友在合作结束后需要对具体的联盟收益进行分配,利用构造的区间模糊Shapley值隶属函数给出了确定的收益分配方案。最后利用实例对该方法的有效性和可行性进行了说明。     

FAHP改进Shapley值法进行工程科技创新收益分配

从合作博弈论视角分析了工程科技合作创新收益合理分配的问题,运用Shapley值法对创新联盟的收益进行初次分配;基于模糊综合评价法（FAHP）从科技创新角色重要性、合作意识、成本投入、企业实力、承担风险等量化评价各创新成员的实际贡献率,据此修正初次分配Shapley值。用工程实际创新案例进行了计算分析,结果表明改进的分配方法合理地提高了核心创新单位和承担风险大的单位的收益,分配结果与成员在联盟中的价值相匹配,有利于创新联盟的稳定,具有可操作性和实用性,可为合作创新收益分配提供理论依据与方法。     

具有交流结构的区间模糊联盟合作对策

当前具有模糊联盟的合作对策研究主要基于任意局中人可自由结盟的基本假设,但现实结盟活动中,局中人普遍受到资源或地位等因素的限制,其合作往往具有交流结构限制。因此,基于Choquet模糊延拓研究了具有交流结构的区间模糊多人合作对策,给出了相应区间模糊联盟平均树解,并通过公理化体系对此解进行了研究。通过供应链纵向合作创新收益分配实例应用,并与区间模糊联盟合作对策的Shapley值进行比较,说明该方法的现实有效性。     

基于修正区间模糊Shapley值信息产品供应链利益分配算法

信息产品供应链参与体面临风险差异,提出区间模糊Shapley算法分配信息产品收益以实现公平性。在收益不确定的条件下构造收益模糊值,引入区间模糊Shapley值的隶属度函数,给出确定的分配方案。综合考虑各项风险因素对利益分配的影响,采用模糊层次分析法对风险因子进行修正,以确保信息产品供应链的稳定性     

基于结构元理论的模糊联盟合作对策

仅考虑局中人参与率模糊的合作对策,称为模糊联盟合作对策。将该模型中的模糊参与率用模糊结构元表示,得到基于结构元理论的具有模糊数Choquet积分表达形式的支付函数和Shapley值的理论框架,继而定义结构元线性生成的模糊支付函数和Shapley值表达式。通过算例与区间数的方法进行对比,结果表明：基于结构元理论的模糊联盟合作对策,模型中的模糊数均由结构元线性生成,模糊数之间的四则运算转化成简单的函数表达式之间的四则运算,避免了模糊数之间运算的遍历性,运算简便。运算结果包括区间及区间上各点的隶属度,结果更加精确。     

基于多目标的随机合作博弈的模糊稳定集

利用模糊数学相关理论,针对n人随机合作博弈的多重目标的情形,对其模糊特性进行分析,构造多重目标的随机合作博弈模型,进而得到随机合作博弈的区间模糊稳定集。考虑到盟友在合作结束后需要对具体的联盟收益进行分配,应用构造的区间模糊稳定集给出确定的收益分配势值区间。使用实例对该方法的有效性和可行性进行说明。     

模糊动态联盟收益分配改进算法

动态联盟注重盟员间的合作,在参与人合作过程中,收益分配是其理性选择的结果。实际生活中收益又具有模糊性,所以应用模糊合作博弈来研究该问题非常必要。这里的关键问题是模糊合作博弈Shapley值的求解问题。将模糊合作博弈中的模糊支付用模糊结构元表示,给出基于结构元理论的各局中人Shapley值求解方法,使其得到解析表达。求解该方法可以体现出决策者不同行为偏好下动态收益的不同分配,应用结果验证了改进算法的有效性。     

基于云重心Shapley值法的电子商务声誉联盟利益分配策略

由于电子商务声誉联盟的声誉能力、声誉风险和声誉成本三个主要分配因素存在模糊性和随机性的缺点,难以得到量化,以及Shapley值法本身存在的局限性,因此利用云重心评判法对Shapley值法进行修正。云理论主要体现定性与定量之间的不确定性转换,有效地解决概念的模糊性和随机性。修正后的Shapley分配法有效地提高了联盟分配的准确性,并通过算例证实了此方法的合理性和适用性,为电子商务声誉联盟的收益分配问题提供依据。     

基于Markov随机过程的动态合作博弈的模糊稳定集

利用模糊数学相关理论,对具有可转移效用的动态合作博弈的区间模糊稳定集进行了研究。首先利用Markov随机过程对动态合作联盟的结构转移进行描述,并考虑到支付函数是三角模糊数的情形,构造了在不同置信度α下的合作博弈的截集取值区域,进而结合动态联盟状态转移矩阵计算出不同时刻点的区间模糊稳定集。考虑到盟友在合作结束后需要对具体的联盟收益进行分配,利用构造的区间模糊稳定集给出了盟友可行的收益分配势值区间。最后利用实例对该方法的有效性和可行性进行了说明。     

一种要素双模糊的限制交流结构合作博弈方法及应用

针对具有限制交流结构的合作博弈,基于现实结盟局中人参与联盟程度模糊且联盟支付模糊的情形,提出一种带局中人偏好的要素(联盟与支付)双模糊限制交流结构合作博弈的A-T解(average tree solution)分配方法.首先基于局中人的风险偏好均值,结合模糊联盟合作博弈的Choquet积分形式,构建要素双模糊合作联盟的特征函数,进而给出一个满足公理体系的解公式.该博弈模型不仅能够刻画现实结盟的约束性和模糊性,且有利于分配收益函数的求解.最后,通过对典型限制交流农地经营PPP合作项目收益分配问题的应用分析,表明所提出方法相对于Shapley值更具合理性.     

基于改进Shapley值的四级供应链利润分配研究

为求解供应链利润分配问题,以经典Shapley值法为基础,将利润分配视为没有哑元的合作对策问题,提出改进的Shapley值模型,通过证明和推理对该改进Shapley值解进行描述和刻画,运用该模型求解四级供应链利润分配问题,并用一个算例说明该改进Shapley解的实用性和可行性。结果表明,改进的Shapley函数和经典Shapley函数在形式上具有一致性,是经典Shapley函数在模糊领域的一个自然延续和拓展,能够有效解决供应链利润分配问题。     

要素双重模糊下的合作博弈Shapley值的算法

考虑到现实应用中,局中人可能以不同的参与度参加到不同的联盟中,并且他们在合作之前不确定不同合作策略选择下的收益,则在传统合作博弈中应用模糊数学理论。基于Choquet积分,将支付函数和参与度拓展为模糊数,给出要素双重模糊下的模糊合作博弈的定义和模糊合作博弈Shapley值的定义。应用模糊结构元理论,构造了要素双重模糊下的模糊合作博弈的Shapley值,使模糊Shapley值的隶属函数得到解析表达。通过一个算例,来说明该模型的具体应用。可以看出,该研究方法和结论易掌握、推广,使模糊合作博弈理论可以更广泛地应用到现实生活中。     

Soft cooperation systems and games

A cooperative game for a set of agents establishes a fair allocation of the profit obtained for their cooperation. In order to obtain this allocation, a characteristic function is known. It establishes the profit of each coalition of agents if this coalition decides to act alone. Originally players are considered symmetric and then the allocation only depends on the characteristic function; this paper is about cooperative games with an asymmetric set of agents. We introduced cooperative games with a soft set of agents which explains those parameters determining the asymmetry among them in the cooperation. Now the characteristic function is defined not over the coalitions but over the soft coalitions, namely the profit depends not only on the formed coalition but also on the attributes considered for the players in the coalition. The best known of the allocation rules for cooperative games is the Shapley value. We propose a Shapley kind solution for soft games.