基于Selectope解集和局中人最大满意度的合作对策解的研究

针对决策者在获取Selectope解集后难以聚焦到最终分配方案上的问题,论文对合作对策的解集进行了研究。首先借助Harsanyi红利在局中人中进行分配的思想,得到Selectope解集作为研究问题的可行域。之后,在局中人完全理性的条件下,充分考虑局中人参与合作的初衷,运用超出值的概念,构建了描述局中人最大满意度的目标函数,进而得到基于Selectope解集与局中人最大满意度的非线性规划模型,用于合作对策收益分配问题的求解。最后,通过算例验证了该求解思路的可行性与求解结果的合理性。研究结果表明,论文提出的求解思路能够有效缩减Selectope解集的体量,为决策者提供一个精炼的抉择空间,在一定程度上拓展了Selectope解集的应用,同时,构建的局中人最大满意度的非线性函数对局中人满意度研究也有一定的参考价值。

基于不满意度的Selectope解集研究以及在企业联盟收益分配中的应用

如何合理分配收益是企业联盟收益分配的关键问题。本文以企业联盟不满意度为出发点,借助合作对策中以超出值来表示企业不满意度的概念,在合作对策的解集Selectope中筛选出有助于公平原则的解。该解具有存在性和惟一性的优点,为企业联盟合作的稳定性方面进行了量化,是一种糅合了联盟的稳定性的企业联盟收益分配方案。

基于联盟结构合作博弈的Selectope解集

定义了基于联盟结构合作博弈的Selectope解集形式:首先将大联盟的收益在结构联盟间进行支付;其次在结构联盟内对局中人进行支付.将定义的Selectope解集与Pulido定义在联盟结构上的Weber集进行了比较,得出Weber集总是包含在定义的Selectope解集中,而这一结论与定义在可行联盟上的Weber集和Selectope解集的关系是一致的;最后,证明了基于联盟结构博弈的Selectope解集等价于定义在一种特定的可行联盟结构上的Selectope解集形式.