A Model for Contract Bid Markup Strategies

This paper presents a bid model which can be readily implemented in a competitive bid environment within the construction industry. Competitive bid situations involve a multiplicity of criteria. In this paper, 31 criteria, which effect optimum estimation, are considered. The model is based on CBR, the database of past completed bids, and information associated with successful bids. CBR is considered the best method because of the complexity of the construction domain and the wealth of information that the contractors possessed on past bids.

基于事例推理的报高率确定模型

分析了影响工程项目投标报价报高率的诸多因素 ,研究了各因素的属性及特征 ,并对各因素进行量化处理 ,确定各因素的权重以反映各因素在报高率确定决策中的重要程度 .在此基础上 ,引入基于事例推理技术 ,提出了基于事例推理的报高率确定模型 ,以辅助投标者进行投标报价决策 ,提高投标报价决策的质量和效率 .

基于ANN的报高率确定规则产生模型

根据人工神经网络和投标报价报高率确定决策的特征 ,将人工神经网络应用于工程项目的报高率确定决策领域 ,利用人工神经网络得出确定报高率的规则 ,建立更加接近于人类思维模式的投标报价报高率确定决策模型 ,并在此基础上建立报高率确定决策事例库 。

基于模糊数学的竞争性投标报价决策模型研究

对于同一工程,不同报价的隶属度函数呈模糊正态分布。本文采用模糊指派确定了报价隶属度函数基本模型,根据投标报价的实际情况对隶属度函数进行了修正,确定了系数,分析了隶属度之间的关系。并根据投标报价期望的利润最大模型及招标项目各方面因素建立决策模型,有利于施工企业按照多方面因素选择优势报价区间。