[发明专利]一种带上下界的双向委托代理模型的联盟优化方法

说明书

技术领域

本发明属于联盟模型研究技术领域，具体设计一种带上下界的双向委托代理模型的联盟优化方法。

背景技术

具有以下四个特征的服务联盟问题可归纳为带上下界的双参与主体双边约束双向委托代理问题：(1)参与主体有两个；(2)参与主体具有委托人和代理人双重身份，且两个参与主体之间都构成互为委托代理关系；(3)两个参与主体都需满足参与约束和激励相容约束；(4)联盟应以追求整体效用最大化为目标，而不仅仅是以单个参与主体效用最大化为目标；(5)约束条件中带有上下界不确定参数。但现有委托代理理论虽然从委托人代理人数量及委托人代理人之间的关系方面对相关问题进行了研究，但是没有研究带上下界的双参与主体双边约束双向委托代理问题；现有的区间不确定优化理论虽然研究了区间上下界的确定以及区间不确定优化问题的求解，但没有研究带上下界的委托代理问题优化。

发明内容：

为了克服上述背景技术的缺陷，本发明的提供一种带上下界的双向委托代理模型的联盟优化方法，本方法可以通过确定联盟成员各自合适的保留效用值来平衡联盟成员的投资和回报，真正实现对联盟成员的激励。

为了解决上述技术问题本发明的所采用的技术方案为：

一种带上下界的双向委托代理模型的联盟优化方法，设计虚拟委托人期望效用函数表达式，并构建带上下界的双参与人双边约束双向委托代理模型，利用不动点定理确定保留效用的上下界，并运用不等式组的旋转算法并结合序列二次规划算法进行双向委托代理模型的求解。

较佳地，设计虚拟委托人期望效用函数表达式，并构建带上下界的双参与人双边约束双向委托代理模型的具体步骤包括：

在由两个成员组成的联盟中，构造一个虚拟委托人作为代表联盟总利益的委托人，带上下界的双向委托代理模型为：

其中，F(x₁,x₂,α)、F₁(x₁,x₂,α,β,ω₁,ω₂)和F₂(x₁,x₂,α,β,ω₁,ω₂)分别代表虚拟委托人、第一联盟成员和第二联盟成员的效用函数；

x₁和x₂分别为代表第一联盟成员和第二联盟成员努力水平的决策变量；α和1-α分别为第一联盟成员和第二联盟成员的资源投资份额，(0＜α＜1)；β和1-β分别为第一联盟成员和第二联盟成员所得联盟收益的分配份额(0＜β＜1)；ω₁和ω₂分别为第一联盟成员和第二联盟成员的固定收益；[]为用区间表示的不确定变量；和和分别表示第一联盟成员和第二联盟成员保留效用的最小和最大值；K表示x₁和x₂的取值范围；

两个双实体代理人即第一联盟成员和第二联盟成员的参与约束为效用必须大于各自的保留效用，也即

第一联盟成员和第二联盟成员努力水平的取值范围为x₁,x₂∈K；

虚拟委托人效用函数表达式为：

选取线性函数y₁＝ω₁+β(Y-ω₁-ω₂)和y₂＝ω₂+(1-β)(Y-ω₁-ω₂)作为联盟收益在第一联盟成员和第二联盟成员之间的分配函数，则第一联盟成员和第二联盟成员的效用函数F₁(x₁,x₂,α,β,ω₁,ω₂)和F₂(x₁,x₂,α,β,ω₁,ω₂)分别为：