OEM业务的Stackelberg博弈策略与算法

随着经济全球化的发展和经济的区域化分工,OEM合作已成为一种重要的企业间生产方式。通过分析OEM业务中委托方和被委托方的决策行为及双方关系,建立OEM业务的Stackelberg博弈策略模型,并研究求解算法。首先,分析OEM业务中的委托方和被委托方各自的决策行为;进而以此为基础,建立OEM业务的Stackelberg博弈策略模型。最后,利用双层规划的对偶理论,给出求解OEM业务最优策略的一种多项式时间算法。     

闭环供应链下两个制造商与零售商联盟策略研究

针对闭环供应链联盟策略问题,本文建立了两周期模型,采用了Stackelberg博弈、Kuhn-Tucker条件等方法研究了四种策略：分散决策、单个制造商分别与零售商联盟、两个制造商联盟以及三方联盟,并得出各联盟下供应链成员的最优定价及生产决策。通过Shapley值法确定利益协调机制,并利用数值仿真对四种联盟策略进行求解和分析。研究结果表明：从制造商角度看,最优策略为三方联盟;从零售商角度看,最优策略为与单个制造商联盟;博弈均衡为三方联盟策略。     

考虑广告投入影响的再制造闭环供应链优化决策博弈模型研究

针对制造/再制造产品的市场竞争与合作问题, 考虑广告投入对产品消费者效用的增长效应及消费者环境偏好的影响, 在构建制造产品和再制造产品的市场需求函数基础上, 应用博弈方法比较分析合作博弈、纳什均衡博弈、Stackelberg主从博弈三种决策模式下制造/再制造产品的最优定价和广告投入策略, 并针对非合作博弈下的效率损失设计了闭环供应链中制造和再制造过程的利益协调机制。数值算例分析表明, 合作博弈决策下供应链总利润最优、制造和再制造产品市场销售价格最高, 而合作博弈和Stackelberg主从博弈都会以牺牲再制造产品利润为代价获得最优利润, 因此再制造部门会偏好纳什均衡博弈, 采取以自身利益最优为目标的竞争策略, 没有动机成为制造部门的跟随者。     

交通出行诱导的离散Stackelberg动态博弈模型及其求解算法

针对交通出行诱导的实际需要,分析了道路交通管理者和道路使用者的博弈策略和博弈特征.通过道路使用者信息的模糊模型.建立了交通出行诱导的离散动态Stackelberg博弈模型.分析了交通出行诱导的两阶段博弈特征,提出了基于逆向归纳法的博弈模型求解算法.通过对模型无约束转化,运用Monte-Carlo法对示例路网进行了计算机求解,求解结果表明产生的交通出行诱导方案能够实现系统最优下的用户最优.     

基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略选取方法

网络攻防对抗的本质是攻防双方非对等主体之间的博弈过程。针对现有网络防御策略研究中攻防博弈双方主体地位对等的先验假设缺陷,将博弈论非对等局中人思想引入网络防御策略生成模型构建过程,提出一种基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略生成方法,通过建立网络模型,利用Stackelberg安全博弈强均衡策略算法生成网络的最优防御策略,既充分考虑攻防行为中双方关系彼此影响,又能确保防御策略生成的准确性。实验结果表明所提模型和方法的可行性和有效性。所提模型和方法能够加强系统的安全性。     

政府补贴和增值税退税政策的闭环供应链决策

基于政府补贴和增值税退税政策,通过Stackelberg博弈方法,建立由制造商、回收商和消费者组成的4种闭环供应链决策模型,得出相应的最优价格、补贴和退税政策.进一步,比较并分析4种不同模型下的回收价格、回收量、企业利润以及社会福利,得出政府和企业的最优决策选择.研究发现:1)4种情形下的社会福利均随着消费者环保意识的增加而递增.对政策制定者而言,若消费者环保意识较低,则政府补贴政策最优;若消费者环保意识较高,则政府补贴和增值税退税并存政策最优.2)在绿色消费者市场上,制造商选择高低两种不同定价策略受绿色细分市场规模和政府政策力度大小两方面因素的影响.     

基于Stackbelberg博弈的认知无线网络速率控制模型

提出了基于Stackelberg博弈的认知无线单跳网络流量速率控制模型。应用反向归纳法对提出的流量速率Stackelberg博弈模型纳什均衡进行了分析,证明了提出的模型纳什均衡存在性及唯一性,并给出了Stackelberg博弈模型纳什均衡解的具体形式。仿真验证了提出的模型正确性,仿真结果表明在模型的纳什均衡处网络总体效用是最优的,且网络效用最大时认知结点可获得最优数据传输速率。     

基于博弈论的移动目标最优防御策略研究

基于博弈论的网络安全防御大多数使用完全信息静态博弈或不完全信息动态博弈理论建立攻防模型,但完全信息静态博弈使用场合受限,实用性不强,所以使用不完全信息动态博弈建立攻防模型更贴近实际情况,而以往由不完全信息动态博弈建立的攻防模型认为观测到的攻击策略为真实攻击策略则没有考虑观测到的攻击策略很可能会出现误差。为此,引入最小风险的贝叶斯决策的思想,将防御系统对攻击策略发生误判、错判时,采取的防御策略对系统带来的风险考虑在内,建立了基于不完全信息动态博弈的移动目标最优防御策略模型。该策略模型通过分析防御决策风险大小,使防御策略收益量化更加精准、全面,并利用不完全信息动态博弈的精炼贝叶斯均衡选取最优防御策略。通过实例进行分析,验证了模型的有效性。     

基于微分博弈的供应链合作减排和政府补贴策略

低碳背景下,将产品的减排量作为状态变量,借助微分博弈研究由供应商和制造商组成的两级供应 链长期动态合作减排和政府补贴策略问题.分别构建集中式和无成本分担的分散式微分博弈模型,并通过引入成本分担契约实现供应链系统利润的Pareto改善,得出并比较了3种决策情形下供应商和制造商各自相应的最优反馈均衡策略,以及产品减排量随时间变化的最优轨迹;然后,讨论政府补贴行为与企业选择合作减排行为之间的互动博弈,发现政府减排补贴的引入改变了3种决策情形下供应链成员的最优减排努力水平和利润的大小;最后,通过算例对相关参数进行灵敏度分析,验证了结论的有效性,为供应链上下游企业长期开展合作减排以及政府制定补贴政策提供了科学依据.     

基于网络攻防博弈模型的最优防御策略选取方法

为了降低安全风险损失,并在有限的资源下做出最优网络防御决策,设计了一种网络攻防博弈最优策略选取方法。首先,建立网络攻防博弈模型,证明了该模型混合策略纳什均衡的存在性;然后,给出了基于该模型的网络攻防策略选取算法,包括基于网络攻防策略图的攻防策略搜索算法、攻防双方不同策略下基于通用漏洞评分系统的效用函数量化计算方法和混合策略纳什均衡求解方法等;最后,在一个典型的网络攻防实例场景下对模型的有效性进行了分析和验证。实验结果表明,该模型能够有效地生成最优防御决策方案。     

一种基于前景随机占优准则的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量的随机多属性决策问题,提出一种决策分析方法.该方法将决策者的行为因素引入随机多属性决策,将具有随机变量的决策矩阵转化为关于参考点的收益和损失矩阵,依据前景随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的占优关系,并构建相应的前景随机占优关系矩阵.在此基础上,运用PROMETHEE Ⅱ方法得到了方案的排序结果.通过一个算例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于灰色关联度的多阶段语言评价信息集结方法

研究多阶段语言评价信息的群集结方法.采用二元语义进行语言信息转化;依据评价过程中事物发展规律,提出了方案量变和质变的判定方法和评价者判断质量变化的测度指标;建立了基于灰色关联度的时间权重确定模型;研究多阶段群体差异最小的评价者定权模型,提出了多阶段信息的群集结方法.算例分析表明了方法的应用步骤和有效性.     

基于无约束优化和遗传算法的贝叶斯网络结构学习方法

基于无约束优化和遗传算法,提出一种学习贝叶斯网络结构的限制型遗传算法.首先构造一无约束优化问题,其最优解对应一个无向图.在无向图的基础上,产生遗传算法的初始种群,并使用遗传算法中的选择、交叉和变异算子学习得到最优贝叶斯网络结构.由于产生初始种群的空间是由一些最优贝叶斯网络结构的候选边构成,初始种群具有很好的性质.与直接使用遗传算法学习贝叶斯网络结构的效率相比,该方法的学习效率相对较高.     

卡尔曼一致滤波算法综述

以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景,对卡尔曼一致滤波问题进行综述.系统地介绍了各种卡尔曼一致滤波算法,其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法.最后,对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望.     

模糊群决策环境下的实物期权模型

在实物期权B-S模型框架下,采用正态模糊数刻画模糊群决策环境下决策者的行为特征,并利用格贴进度理论构建了决策变量关系矩阵进行决策信息的赋权和归集,建立了在模糊群决策环境下利用实物期权方法进行大型项目投资决策的分析框架.模型解决了在模糊群决策环境中难以利用传统实物期权方法进行大型项目投资决策的问题,更加贴近实际决策情景.最后通过数值实例对模型的应用进行了说明.     

可分离物品多属性多源采购的优化决策模型

以可分离物品的采购问题为实际背景,提出了可分离物品多属性多源采购的优化决策模型.首先在多属性信息下定义了采购商和供应商的效用函数;然后以社会福利最大化为目标,以市场出清价格为歧视性价格和统一价格两种不同形式分别构建了可分离物品多属性多源采购的供应商优选模型,通过求解模型得出最优的供应商和相应的供应量;最后,给出了一个电煤多属性多源采购的应用实例,表明了所设计的可分离物品采购决策方法的可行性和合理性.     

基于阈值的案例决策方法及其在创新设计中的应用

通过分析案例决策(CBDT)的经验理性,提出了可用于创新设计的案例决策方法,首先分析偏好反转的内在机理,指出CBDT中的案例对决策结果存在的潜在影响;然后提出一种判别无关案例和启发性案例的方法以及基于阈值的案例决策方法;最后通过摩托车发动机的产品创新设计的心用案例,说明了所提出方法的决策步骤.该方法与案例推理(CBR)方法相比,对于创新设计具有更好的实用价值和现实意义.     

基于混合KPLS-FDA的过程监控和质量预报方法

提出一种基于核偏最小二乘(KPLS)与费舍尔判别分析(FDA)相结合的过程监控和质量预报方法—–混合 KPLS-FDA 方法.首先,利用 KPLS 提取过程数据的非线性特征,使用 FDA 建立 KPLS 的内部模型;然后,求出满足最大分离度的核 Fisher 特征向量和判别向量来实现状态监测,若系统运行正常,则根据 KPLS 回归模型预报产品的质量,否则利用 Fisher 相似度系数确定故障类型;最后,通过轧钢过程的仿真研究验证了混合 KPLS-FDA 方法的有效性.     

不对称信息和风险规避下的能力期权契约模型

针对物流服务供应链中物流能力订购与投资决策问题提出一种基于能力期权契约的协调机制,建立不对称成本信息和存在风险规避者情形下的双效规划模型,并通过优化方法研究Stackelberg主从博弈结构下的最优契约设计。研究结果表明：物流集成商提供的能力期权契约既能揭示物流分包商的真实成本信息,又能使自身有效规避市场风险,从而实现物流服务供应链效率的Pareto改进,但其效果取决于集成商抵抗市场风险的能力。进一步通过仿真算例说明了该能力期权契约的有效性。