1) multiobjective game model
多目标博弈模型
2) Multiobjective game
多目标博弈
1.
In this paper, we mainly study well-posedness for weakly Pareto-Nash equilibrium points of multiobjective games.
本文主要研究多目标博弈的弱Pareto-Nash平衡点的良定性，并作为特例给出了单目标博弈的Nash平衡点的良定性的相应结果。
2.
In this paper,we first define the weakly ε-Pareto-Nash equilibrium points for multiobjective games,and then we obtain the existence of the equilibrium points.
定义了多目标博弈的弱ε-Pareto-Nash平衡点,并证明了这一平衡点的存在性。
3) multiobjective games
多目标博弈
1.
Existence of equilibrium points for multiobjective games over reflexive Banach spaces
自反Banach空间中多目标博弈平衡点存在性
2.
In this thesis,we mainly research the existence of weakly Pareto-Nash equilibrium points for n-person noncooperative multiobjective games.
本文主要研究n人非合作多目标博弈弱Pareto-Nash平衡点的存在性。
3.
This thesis has mainly researched the existence ofε- equilibrium of multiobjective games; the bounded rationality of the decision maker and the stability ofε- equilibrium of multiobjective games.
首先本文主要研究了多目标博弈的ε-平衡的存在性,接着研究了决策者的有限理性与多目标博弈ε-平衡的稳定性,最后对轻微利他博弈进行了初步的探索。
4) Game model of bidding and tendering
招投标博弈模型
5) The Game Model between Individual and Group
一对多博弈模型
6) game model
博弈模型
1.
Cooperative game model for international technology transfer;
国际技术转移行为的合作博弈模型研究
2.
Study on Inner-enterprise Game Models about Interest Among Proprietor, Manager and Laborer;
企业中个体与群体利益行为机制的博弈模型研究
3.
Discrete dynamic Stackelberg game model for traffic guidance strategy and its solving method
交通出行诱导的离散Stackelberg动态博弈模型及其求解算法
补充资料：目标规划模型
企业用来实现目标管理的一种线性规划模型。目标规划是解决企业多目标管理的有效方法，它是按照决策者事前确定的若干目标值及其实现的优先次序，在给定的有限资源下寻找偏离目标值最小的解的数学方法。美国学者A.查纳斯和W.W.库珀在把线性规划应用于企业时，认识到企业经营具有多目标的特点，因而在1961年首先提出了目标规划的概念和数学模型。目标规划的基本概念是，当规定的目标与求得的实际目标值之间的差值为未知时，可用偏差量 d来表示。d＋表示实际目标值超过规定目标值的数量，称为正偏差量，d-表示实际目标值未达到规定目标值的数量，称为负偏差量。如果企业决策者将利润量、材料消耗量、能源消耗量等可控指标作为目标时，则可根据各项指标的完成对企业经营活动作出贡献的重要程度，分别给这些目标以不同的优先级别pk，k＝1，2，...，K。如果规定利润最重要，则确定为p1；材料消耗量次之,则确定为p2等等。p1优先于p2，p2优先于p3等等。在同一优先级别中也可以同时有几个目标。在进行目标规划时凡是给予优先级别p1的目标，应首先实现，在此基础上再相继实现p2 、p3等级别的相应目标。最后使未能达到目标值的偏差量总和为最小。
目标规划模型的一般形式为：
式中Z为目标函数，min表示要求目标函数为最小；W、W分别表示第k个优先级别中对第i个目标正、负偏差量d抜、d抶的加权系数,即表示不同偏差量的相对重要程度，W＝0或W＝0分别表示不考虑d抜或d抶； s.t.表示在下述的约束下；gi表示第i个规定目标值，c嫐为系数，xj为决策变量,n为决策变量数，m 为目标个数；alj为技术系数，bl为第l种有限资源量，L为有限资源个数。
例如，某工业企业欲在计划期内生产A、B两种产品，其单位产品所需设备台时、材料及利润汇总如下表：若工厂决策者只要求获取最大利润这一目标，则可用线性规划求解，求得最优解x＝(4，0，4，0)，即A产品生产4个单位，B产品不生产，设备台时剩余4个单位,材料正好用完，所获最大利润为4×4＝16万元。但决策者认为还应顾及满足社会需求的目标，并依次确定三个优先次序p1、p2和p3。①p1:在计划期间内工厂获利至少在12万元以上，求解minp1(d妷),即要求达不到利润目标值的负偏差量最小。②p2：要求A产品的数量为 B产品的1.5倍，求解minp2(d娚＋d娛)，即要求B产品超过量和不足量偏差值均为最小。③p3：要求设备台时空闲时间最少，求解minp3(d婣),即要求设备空闲偏差量最小。根据目标规划的一般形式可列出这个问题的方程：
min Z＝P1(d妷)＋p2(d娚＋d娛)＋p3(d婣)
s.t 4x1＋3.2x2－d奙＋d妷＝12
x1＋1.5x2－d娚＋d娛＝0
2x1＋4x2－d幦＋d婣＝12
3x1＋3x2－d嬃＋d嬄＝12
x1，x2≥0； d抜，d抶≥0 （i＝1～4）式中d嬃，d嬄分别为材料的超额量和剩余量。问题的解在图中示出。可以确定:X *＝(2.4,1.6),d妷＝0,d奙＝2.72，d娚＝d娛＝0，d幦＝0，d婣＝0.8，即A产品生产2.4单元，B产品生产1.6单元，利润目标超额 2.72万元，A产品为B产品的1.5倍，设备台时剩余0.8单位,即Z＝0＋0＋0.8＝0.8为最小。
在一般情况下，可在目标规划求解之前，先用线性规划求出主要目标的最优解，作为最优平衡的大致界限，再用目标规划进行调整，可用单纯形法通过电子计算机求解模型，根据求解结果分析目标值和实际值产生差距的原因，并提出相应的措施，最终求得满意解为止。
参考书目
M.Zeleny, Multiple Criteria Decision Making, McGrawHill, New York,1982.
目标规划模型的一般形式为：
式中Z为目标函数，min表示要求目标函数为最小；W、W分别表示第k个优先级别中对第i个目标正、负偏差量d抜、d抶的加权系数,即表示不同偏差量的相对重要程度，W＝0或W＝0分别表示不考虑d抜或d抶； s.t.表示在下述的约束下；gi表示第i个规定目标值，c嫐为系数，xj为决策变量,n为决策变量数，m 为目标个数；alj为技术系数，bl为第l种有限资源量，L为有限资源个数。
例如，某工业企业欲在计划期内生产A、B两种产品，其单位产品所需设备台时、材料及利润汇总如下表：若工厂决策者只要求获取最大利润这一目标，则可用线性规划求解，求得最优解x＝(4，0，4，0)，即A产品生产4个单位，B产品不生产，设备台时剩余4个单位,材料正好用完，所获最大利润为4×4＝16万元。但决策者认为还应顾及满足社会需求的目标，并依次确定三个优先次序p1、p2和p3。①p1:在计划期间内工厂获利至少在12万元以上，求解minp1(d妷),即要求达不到利润目标值的负偏差量最小。②p2：要求A产品的数量为 B产品的1.5倍，求解minp2(d娚＋d娛)，即要求B产品超过量和不足量偏差值均为最小。③p3：要求设备台时空闲时间最少，求解minp3(d婣),即要求设备空闲偏差量最小。根据目标规划的一般形式可列出这个问题的方程：
min Z＝P1(d妷)＋p2(d娚＋d娛)＋p3(d婣)
s.t 4x1＋3.2x2－d奙＋d妷＝12
x1＋1.5x2－d娚＋d娛＝0
2x1＋4x2－d幦＋d婣＝12
3x1＋3x2－d嬃＋d嬄＝12
x1，x2≥0； d抜，d抶≥0 （i＝1～4）式中d嬃，d嬄分别为材料的超额量和剩余量。问题的解在图中示出。可以确定:X *＝(2.4,1.6),d妷＝0,d奙＝2.72，d娚＝d娛＝0，d幦＝0，d婣＝0.8，即A产品生产2.4单元，B产品生产1.6单元，利润目标超额 2.72万元，A产品为B产品的1.5倍，设备台时剩余0.8单位,即Z＝0＋0＋0.8＝0.8为最小。
在一般情况下，可在目标规划求解之前，先用线性规划求出主要目标的最优解，作为最优平衡的大致界限，再用目标规划进行调整，可用单纯形法通过电子计算机求解模型，根据求解结果分析目标值和实际值产生差距的原因，并提出相应的措施，最终求得满意解为止。
参考书目
M.Zeleny, Multiple Criteria Decision Making, McGrawHill, New York,1982.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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