声誉损失、违约罚金与制造企业间低碳创新网络治理:基于演化博弈模型

针对当前我国企业间“低碳创新,协同发展”所面临的激励低效问题,基于声誉损失与违约罚金视角,构建制造企业间的低碳创新合作演化博弈模型,仿真分析在声誉损失机制和违约罚金机制作用下合作主体行为策略的演变规律。仿真结果表明:(1)当未设置违约罚金或声誉损失较小时将不利于低碳创新网络的长久发展,创新主体双方均会出现机会主义从而选择终止合作关系;(2)“强声誉机制”可以使低碳创新网络更稳定,声誉损失治理机制对制造企业的策略选择起到正向影响作用,制造企业的声誉损失越大,则其背叛成本也就越高;(3)适度的违约罚金机制能够加强创新主体间的协同绩效,而过高或过低的违约罚金均不利于低碳创新网络的长久发展。因此,该研究可以为制造企业间实现低碳创新合作建立声誉激励与违约罚金机制提供一定程度的理论依据。

智能合约下考虑破产风险的保理融资演化博弈分析

数字化推动了供应链金融的变革,其中智能合约技术在保理融资领域展现出独特优势。本文研究供应商、销售商和银行构成的融资链系统,通过演化博弈分析,发现供应商破产风险增加会使其更倾向保理融资,进而影响其他主体策略。银行保理保证金设定影响系统稳定性,适度保证金可激励销售商正常还款,过高则导致系统不稳定。销售商延期还款额外收益低时,最优策略才能实现。因此需要智能合约设定合理滞纳金与保证金,激励正常还款与保理采用,维护融资链长期稳定。研究表明智能合约技术可降低供应商破产风险,增加银行利润与销售商信誉,实现共赢。

基于柔性契约的应急物资政企联合储备定价博弈模型

为提高突发事件应急物资保障能力与韧性、控制政府采购成本,构建基于柔性契约的应急物资政企联合储备定价博弈模型。以政府采购成本最小化、供应商利润最大化为目标,运用逆向归纳法依次求解供应商最优实物、原材料储备量决策和政府最优定价决策,并进行数值模拟仿真验证及变量敏感性分析。研究结果表明:与政府单独储备模式相比,该模型能够提升应急物资储备水平,提高政府应对突发事件的能力,同时降低政府采购成本并提高供应商收益,实现政企双方共赢。高灾害概率促使政府增加储备、企业调整生产,政府大规模的常规采购会给企业带来稳定收益,企业在现货市场供给率较大时会提高原材料储备量。灾害发生概率、现货市场采购价格、政府常规采购量、现货市场供给率等因素对政企双方决策及成本收益均有影响。研究结果可为政企双方应急物资储备量、采购价格以及激励双方合作储备提供决策参考。

供方拥有私有信息的供应链建模研究进展

信息不对称普遍存在于供应链成员企业之间,对供应链运作决策带来了重要影响.处于供应链上游的供方是原材料供应和产品生产的关键主体,掌握着众多生产运作信息,从而与下游购买商之间会存在信息不对称.从实践和理论2个层面出发梳理了供方拥有的私有信息类型,并基于文献计量方法分析了供方拥有私有信息供应链的研究现状和发展趋势.进一步讨论了供方拥有私有信息供应链的建模特征,重点关注信息甄别和信号传递模型.分析了供方拥有私有信息时供应链成员的决策行为,总结了供方拥有私有信息时的契约设计方案.结合供货能力不确定和决策者风险态度等实际问题,从4个方面提出了未来研究工作的展望.

MaaS旅游供应链收益共享契约设计与协调

针对出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)提供定制化的出行服务以满足游客差异化的交通需求,构建了由传统旅游供应商和MaaS平台组成的双渠道旅游出行服务链,探讨不同主导权下的集中式决策和分散式决策策略及其效益,并开展以供应商为主导的供应链收益共享契约设计和数值分析。研究结果发现:基于MaaS的旅游供应链集中式决策下的效益大于分散式决策,且集中式决策效益是以供应商为主导的分散式决策效益的3/4。在收益共享契约协调下,供应商利润和MaaS平台利润分别为0.68和0.58,均有所提高,旅游供应链整体效益最大,实现旅游供应链完美协调。

区块链技术下绿色供应链减排策略与智能合约

“双碳”背景下,绿色消费理念已深入人心。但消费者对于绿色产品的绿色度并非完全信任,区块链技术的信息透明与追踪溯源机制可以很好地解决这一问题。在传统绿色供应链中引入区块链技术,考虑消费者绿色偏好和绿色信任度,构建区块链技术应用前后以及不同权力结构下绿色供应链成员间的博弈模型,定量地研究其减排策略和定价策略,并探讨如何实现最优的消费者剩余和社会总福利。在采用区块链技术的基础上,设计智能批发价合约和成本分担智能合约,给出智能批发价的合理取值范围和最优的成本分担比例,以提高企业运营效率,实现供应链协调。结果表明,在消费者绿色偏好程度较高时,引入区块链技术能够给供应链上的各参与方带来更多收益,并且消费者购买绿色产品的意愿越高,收益就越大。通过数值分析发现,在零售商主导的情形下,智能合约能够更好地协调供应链。最后通过实证案例验证了相关结论的有效性。

理性与可验证的联邦学习框架

联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可验证的联邦学习框架.首先,结合博弈论,设计囚徒合约与背叛合约迫使服务器诚实.其次,所提方案使用基于复制的验证方案实现全局梯度的完整性验证,且支持客户端离线.最后,经分析证明所提方案的正确性,并经实验表明,该方案与已有的验证算法相比,客户端的计算开销降为0,一次迭代的通信轮数由原来的3轮优化到2轮,且训练开销与客户端的离线率成反比.

能源交易领域利用区块链、智能合约与博弈论研究进展

在数字化背景下,传统的能源交易存在效率低、透明度不足等问题,区块链、智能合约和博弈论为解决这些问题提供了新的路径。区块链的应用,使能源交易系统增加了透明度,提升了安全性。新型区块链架构的提出,使得在较低的硬件和能源成本下也能支持大规模并行操作。在社区层面,利用区块链可优化交易结构,提高响应速度。同时,在微电网动态定价和异步结算方面也发挥了作用。智能合约应用于能源交易中,可简化交易流程并降低成本。在分散式能源交易系统中,利用其灵活性和可定制性,提升了交易自动化程度和准确性,并在保护消费者权益、支持动态定价等方面体现出重要价值。博弈论在能源交易中的应用,优化了市场结构与动态交互,促进交易各方间的互动,提升了市场盈利能力和效率。基于博弈论的多阶段交易和多能源网络交易,增强了市场经济效益,提高了能源系统的可靠性和灵活性。在涉及多方协调和合作的复杂交易场景下,引入博弈论可确保能源分配的最优化和系统的整体稳定性。此外,其在能源市场战略决策、交易算法和机制及微电网能源交易管理优化方面也有一定成效。未来研究应聚焦区块链的大规模数据处理和系统集成优化,基于博弈论设计高效市场机制,促进可再生能源整合。

特色农产品的消费者弱重购意愿博弈分析

“元宇宙元年”伊始,消费者生活方式随之改变,数字化背景下特色农产品营销平台以电商平台的线上营销为主,伴随特色农产品线上消费市场质量安全事故频发,信息不对称下如何提高消费者的重购率值得探讨。本研究的目的是为提高消费者重购特色农产品提出建议,提高消费者重购率。通过博弈分析消费者重购行为,本研究发现消费者存在重购意愿低的现象。消费者购买行为受心理契约影响,基于交易型心理契约、关系型心理契约和团队成员心理契约分析,消费者弱重构意愿的根源在于电商平台履约收益过低、电商平台履约成本过高、实际弱重购意愿过低。基于此,本研究提出以下建议:一是细分特色农产品市场,创新营销模式;二是构建多元主体协同参与共治监督管理平台;三是提升消费者满意度。

考虑汽车共享服务水平的汽车制造商与共享汽车平台的竞合博弈分析

随着共享经济的发展,越来越多的汽车制造商和共享汽车平台加入共享汽车行业。但截至目前,共享汽车仍未找到稳定的商业模式。基于这一现实情况,文章针对由单个汽车制造商和单个共享汽车平台组成的供应链系统,构建了分散式决策、成本分担契约决策、收益共享契约决策三种场景下的博弈模型,在考虑共享汽车服务水平的同时,分析制造商与平台对于成本分担契约与收益共享契约的决策。研究表明:服务水平的提高并不总能使平台获益。当收益共享比例取值处于区间内时,制造商和平台更倾向于采用收益共享契约进行合作。当收益共享比例很低或较高时,制造商和平台则通过成本分担契约开展合作。

元宇宙中区块链技术的应用、挑战和新策略

近年来,虚拟现实、人工智能等技术的发展,催生出了以沉浸式互联网为核心的元宇宙系统框架。在分析架构元宇宙环境核心技术所面临挑战的基础上,分析了融入区块链技术对元宇宙系统及其相关核心技术的作用,指出了现有区块链运行机制对其在元宇宙环境中应用带来的延迟性和扩展受限等问题。运用分片机制和斯塔克伯格博弈理论,提出了一种新的基于区块链的元宇宙应用策略,设计了相应的用户激励方案,并通过数值实验验证了该方案的有效性。最终,通过分析该策略的优势和面临的问题明确了后续的研究方向。

宾默尔对罗尔斯契约论的修正

博弈论已成为当代研究契约论的重要工具。宾默尔使用博弈论工具修正罗尔斯的契约论,认为罗尔斯的契约论存在稳定性不足、不符合经验和非理性决策的问题:罗尔斯试图用正义义务解决稳定性问题是不符合经验且不成功的,用更厚的无知之幕来确保公平结果的出现是不必要的,用最大最小标准作为原初状态下的理性决策理论是缺乏说服力的。宾默尔的自然正义论从彻底的理性人假设出发,用博弈论的纳什均衡概念解决稳定性问题,把正义看作短期均衡选择的机制,通过设置最“薄”的无知之幕和应用贝叶斯决策理论,用更少的限制条件和更严密的推理验证了罗尔斯的平等主义直觉。

一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案

加密货币已成为许多犯罪分子犯案的金融工具,而目前对阻止异常资金在加密货币体系中流通的研究尚不足。结合智能合约与可编辑区块链技术,提出一种基于投票机制的黑名单公有链解决方案。该方案首先利用智能合约技术从博弈论视角对是否将一笔资金加入黑名单的投票过程进行设计,通过设置奖励和惩罚的措施以促使局中人选择诚实的策略;然后对于已确认的异常资金,设计UTXO异常度这一字段,对处于不同阶段的异常资金,利用可编辑区块链的特性选择回溯或赋予异常度的处理措施。实验结果表明,在区块整体打包过程中,被赋予最高异常度的交易被选中的平均概率仅为19.5%;原本被选中的交易被赋予最高异常度后,被选中的平均概率降低到68.4%;同时,被赋予不同等级异常度的交易被选中的概率呈阶梯式递减。基于投票机制的黑名单公有链方案解决了以往黑名单方案中记录添加依据不合理、执行力度不强的问题,能够有效阻止异常资金流通。

制造商与零售商分别主导的Stackelberg博弈比较

考虑单供应商与单零售商构成的二级供应链的批发价契约,尤其是市场需求确定依赖于零售价格与零售商销售努力水平。在逻辑一致的前提下,分析了制造商占主导与零售商占主导的Stackelberg博弈,并以集成企业情况下的供应链总利润、市场需求量、市场零售价格、销售努力水平等为基准进行了比较。研究表明:零售商主导下的分散供应链效率最低。

碳交易和绿色补贴政策下的低碳供应链最优决策与协调

考虑政府的碳交易管制和绿色补贴政策,针对由政府、单个制造商和单个零售商组成的三级低碳供应链,运用博弈理论建立了政府主导下的三阶段Stackelberg博弈模型和集中决策模型。重点分析了消费者绿色偏好、碳交易价格和减排成本系数对低碳供应链最优决策和社会福利的影响。利用两部收费契约和低价促销策略分别对所建模型进行了协调研究,并利用数值算例对文中结论进行了验证。研究发现:较强的消费者绿色偏好有利于提高产品的绿色度、渠道成员的利润和供应链的社会福利;产品的绿色度和供应链的社会福利水平在集中决策模型下最高;政府的最优绿色投资补贴率在消费者绿色偏好程度较强时降低而在碳减排难度较大时上升;在参数满足一定条件下,两部收费契约和低价促销策略可实现低碳供应链的完美协调。

基于区块链的负荷聚合商及居民用户多方共治交易模式

居民用户以负荷聚合商为中介参与需求响应,在交易中往往不具有话语权和选择权,由此产生信息不透明、第三方权力过大等信任问题;同时,居民用户因信息获取能力差以及负荷实时控制能力弱,难以在聚合响应中享受平等决策权、知情权和话语权。因此,基于区块链技术设计负荷聚合商及居民用户多方共治交易模式,针对包含3类柔性负荷的居民用户及聚合商的区块链节点,以自治共享为基本原则建立区块链节点模型和配置方法;基于负荷聚合商及居民用户节点间的聚合响应新模式,构建了基于聚合商非合作博弈、居民用户间演化博弈及聚合商与居民用户间主从博弈的激励机制,设计了激励相容的智能合约算法和区块数据结构,并提出响应标识因数和激励理性系数来评估所提交易模式的有效性;最后,经算例仿真验证表明,所提交易模式在保证各交易节点效用的基础上,可确保聚合服务高效可信,有利于唤醒海量需求侧沉睡资源。

基于学习博弈和契约论的分层联邦学习隐私保护激励机制

分层联邦学习(hierarchical federated learning,HFL)旨在通过多层架构的协作学习,同时保护隐私和优化模型性能.但其效果需依赖于针对参与各方的有效激励机制及应对信息不对称的策略.为了解决上述问题,本文提出一种保护终端设备、边缘服务器及云服务器隐私的分层激励机制.在边端层,边缘服务器作为中介应用多维合约理论设计不同类型的契约项,促使终端设备在不泄露数据采集、模型训练以及模型传输成本的情况下,使用本地数据参与HFL.在云边层,云服务器与边缘服务器间关于单位数据奖励和数据量的关系通过Stackelberg博弈进行建模,在不泄露边缘服务器单位利润的情况下,进一步将其转化为马尔可夫过程,并采用保护隐私的多智能体深度强化学习(multi-agent deep reinforcement learning,MADRL)方法逐渐接近斯塔克伯格均衡(Stackelberg equilibrium,SE).实验结果表明,本文提出的分层激励机制在性能上优于基线方法,云服务器的收益提升了接近11%,单位成本获取增益提升接近18倍.

零工群体工伤权益保障的博弈分析

近些年,零工市场虽解决了一大批进城务工人员和下岗职工的就业问题,却因较高的工伤风险和较低的工伤保险参保率使得这部分劳动者的工伤保障处于空白地带。本文利用博弈理论,分析认为零工群体工伤权益保障缺失的根本原因在于双方未签订正式的劳动合同,为此,政府应完善工伤保险制度及其运行机制、强化政府监管责任、规范零工市场管理,促进补充性工伤保险发展。

EPC模式下总承包项目联合体合作关系的稳定性

EPC总承包模式因其责任高度集成以及精细的项目控制,在国内外得到了广泛应用。为促进我国EPC模式的进一步推行,文章对当前热门的EPC模式下总承包项目联合体合作关系的稳定性进行了研究。首先,基于演化博弈理论,得到了各主体合作过程中的复制动态方程和策略稳定点,探讨了各主体的策略选择与积极优化项目的关系;之后,引入了系统动力学模型对博弈模型进行了数值仿真,得出了不同的初始选择策略对合作稳定性的影响规律。研究结果表明,合作的稳定条件与各主体的初始策略选择的概率相关;各主体8种不同的初始选择策略,最终均会稳定在积极合作或消极应对;此外,设计单位的初始合作意愿对施工单位和建设单位的合作优化意愿产生重要影响;不同的外生参数变动也会影响三方主体的策略选择变化。

消费者偏好信息不对称下合同制造商高质量入侵策略研究

考虑由一个合同制造商(Contract Manufacturer, CM)和一个原始设备制造商(Original Equipment Manufacturer, OEM)组成的二级供应链,CM在为OEM代工的同时,也引入自己的品牌与OEM竞争。在OEM能够获取消费者质量偏好信息的前提下,分析不同信息结构和CM高质量入侵行为对供应链成员定价决策的影响。研究发现,(1)CM入侵总是对自身有利,而对OEM不利。(2)信息不对称始终损害CM的利益,但只有在CM入侵且高低偏好市场之间的差异较大时才损害OEM的利润。(3)若真实市场偏好较高,且不掌握信息的CM对市场信心较弱,则OEM产品的定价能使所有消费者的需求都得到满足。(4)提高代工产品的质量在CM不入侵或者信息对称下对CM有利,而其余情况下是否有利与CM销售成本有关。进一步讨论了消费者偏好信息的作用,发现多数情况下OEM不获取消费者信息对自身更有利。