区间合作博弈Shapley值的矩阵计算方法

在合作博弈中,Shapley单点解按照参与者对联盟的边际贡献率对联盟的收益进行分配.联盟收益具有不确定性,往往不能用精确数值表示,更多学者关注特征函数取值为有限区间的合作博弈(区间合作博弈)的收益分配.文章利用矩阵半张量积,研究区间合作博弈中含有折扣因子的Shapley区间值的矩阵计算.首先利用矩阵的半张量积将合作博弈的特征函数表示为矩阵形式,得到特征函数区间矩阵.然后通过构造区间合作博弈Shapley矩阵,将区间合作博弈的Shapley值(区间)计算转化为矩阵形式.最后利用区间合作博弈Shapley值矩阵公式计算分析航空公司供应链联盟收益的Shapley值.文章给出的区间合作博弈Shapley值的矩阵计算公式形式简洁,为区间合作博弈的研究提供了新的思路.     

图上合作博弈和图的边密度

1977年, Myerson建立了以图作为合作结构的可转移效用博弈模型(也称图博弈), 并提出了一个分配规则, 也即"Myerson 值", 它推广了著名的Shapley值. 该模型假定每个连通集合(通过边直接或间接内部相连的参与者集合)才能形成可行的合作联盟而取得相应的收益, 而不考虑连通集合的具体结构. 引入图的局部边密度来度量每个连通集合中各成员之间联系的紧密程度, 即以该连通集合的导出子图的边密度来作为他们的收益系数, 并由此定义了具有边密度的Myerson值, 证明了具有边密度的Myerson值可以由"边密度分支有效性"和"公平性"来唯一确定.     

基于信息熵的n人合作博弈效益分配模型

以n人合作博弈的效益分配为主要研究对象,从最大熵原理出发,将数学与物理学原理结合,采用概率论的方法,在只知道n-1方信息的情况下提出新的利益分配方法,克服了Shapley值法所需信息量大的弊端。实例表明,该方法能够用较少的信息得到和Shapley值法接近的结果,具有很好的科学性和实用性,为合作博弈的效益分配问题提供了新的思路。     

跨省电力交易多方主体合作利益分配的修正Shapley模型研究

跨省区电力交易是解决我国电力资源和负荷逆向分布的有力措施,也是解决弃风弃光问题的有效途径,而双方利益的公平分配问题是交易能否实现的关键.首先,本文构建了发电方和购电方的合作利润模型,基于合作博弈理论,采用Shapley值法确定初始利益分配方案.再次,根据双方风险承担的差异性运用Delphi法对初始方案进行修正,得出改进的Shapley利益分配模型.最后,以银东直流电力交易为例,验证了改进模型的合理性和可行性.算例结果显示,改进后的利益分配模型更符合跨省区电力交易的实际,其利益分配更加公平,且利益分配的修正也可以为跨省跨区电力交易的输电费用分担比例问题给予参考.     

碳标签制度下基于AT解的三级供应链收益分配研究

在提倡低碳减排的大背景下,为更好地促进供应链合作减排,研究碳标签制度下供应链收益分配问题具有重要意义.文章以具有限制联盟结构的三级供应链为研究对象,对由供应商,制造商和零售商构成的三级供应链可能形成的四种合作减排联盟情形进行分析,运用AT解和Shapley值对合作减排收益进行了收益分配.结果表明,供应链各参与者集中决策时该供应链总收益最大,且采用AT解进行收益分配的结果考虑了参与者在供应链结构中的作用,相比Shapley值其分配结果更加合理有效.     

模糊条件下的企业产学研预期收益分配研究

为了研究模糊信息下的企业产学研预期收益分配问题,将经典意义下Shapley值的三条公理进行了拓展,定义了模糊Shapley值。同时,利用模糊数的最大序关系,定义了模糊合作对策的模糊核心。研究证明模糊凸合作对策的模糊Shapley值属于模糊核心,因此模糊Shapley值是一个稳定的分配策略。最后提出了基于模糊Shapley值的企业产学研合作问题的模糊利益分配策略。     

具有超图合作结构的赋权Position值

具有超图交流结构的可转移效用合作对策,也称为超图对策,它由一个三元组(N,v,H)所组成,其中(N,H)是一个可转移效用对策(简称TU-对策),而(N,H)是一个超图(超网络)。在超图对策中,除Myerson值(Myerson)外,Position值(Meessen)是另一个重要的分配规则。该模型要求把超图结构中每条超边Shapley的值平均分配给它所包含的点,而不考虑每个点的交流能力或合作水平。本文引入超图结构中点的度值来度量每条超边中每个点的交流能力或合作水平,并结合Haeringer提出用于推广Shapley值的权重系统,并由此定义了具有超图合作结构的赋权Position值。我们证明了具有超图合作结构的赋权Position值可以由“分支有效性”、“冗余超边性”、“超边可分解性”、“拟可加性”、“弱积极性”和“弱能转换”六个性质所唯一确定,并且发现参与者获得的支付随其度值的增加而增加,参与者分摊的成本随其度值的增加而降低。     

一种资源投入不确定情形下的合作博弈形式及收益分配策略

首先,将经典合作博弈进行扩展,提出了一类模糊联盟合作博弈的通用形式,涵盖常见三种模糊联盟合作博弈,即多线性扩展博弈、比例模糊博弈与Choquet积分模糊博弈.比例模糊博弈、Choquet积分模糊博弈的Shapley值均可以作为一种特定形式下模糊联盟合作博弈的收益分配策略,但是对于多线性扩展博弈的Shapley值一直关注较少,因此利用经典Shapley值构造出多线性扩展博弈的Shapley值,以此作为一种收益分配策略.最后,通过实例分析了常见三类模糊联盟合作博弈的形式及其对应的分配策略,分析收益最大的模糊联盟合作对策形式及最优分配策略,为不确定情形下的合作问题提供了一定的收益分配依据.     

直觉模糊支付合作对策的Shapley值

主要研究支付值是直觉模糊数的合作对策Shapley值的问题.首先在直觉模糊支付合作对策的基础上,定义了直觉模糊支付函数的截集及直觉模糊合作对策的截集分配;其次将经典的Shapley函数满足的三条公理进行拓展,并构造了直觉模糊Shapley值;最后通过一个算例来验证该方法的有效性。     

一种资源投入不确定情形下的合作博弈形式及收益分配策略

首先,将经典合作博弈进行扩展,提出了一类模糊联盟合作博弈的通用形式,涵盖常见三种模糊联盟合作博弈,即多线性扩展博弈、比例模糊博弈与Choquet积分模糊博弈.比例模糊博弈、Choquet积分模糊博弈的Shapley值均可以作为一种特定形式下模糊联盟合作博弈的收益分配策略,但是对于多线性扩展博弈的Shapley值一直关注较少,因此利用经典Shapley值构造出多线性扩展博弈的Shapley值,以此作为一种收益分配策略.最后,通过实例分析了常见三类模糊联盟合作博弈的形式及其对应的分配策略,分析收益最大的模糊联盟合作对策形式及最优分配策略,为不确定情形下的合作问题提供了一定的收益分配依据.