一种新的基于策略的联盟分析方法

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1、2000年10月系统工程理论与实践第10期 文章编号:100026788(2000)1020093203一种新的基于策略的联盟分析方法孙 慧,王雪青,丁俊丽(天津大学管理学院,天津300072)摘要:针对多方冲突现象,分析比较了传统联盟分析的不足,提出了一种新的基于策略的联盟度量方法,新方法在计算机编程以及分析多局中人、多策略的大规模冲突模型方面有独到之处L关键词:联盟分析;结局;策略中图分类号:O225aANewOption2basedCoalitionAnalysisAlgorithmSUNHui,WANGXue2qing,DINGJun2li(SchoolofManagement

2、,TianjinUniversity,Tianjin300072)Abstract:Tomeettheneedofmultiplayernegotiation,anewoption2basedcoalitionanalysisalgorithmispresented.Comparedwiththetraditionaloutcome2basedmetrics,thenewoption2basedmetricsisgoodatcomputerprogrammingandlargeconflictmodel.Keywords:coalitionanalysis;outcome;option

3、1 引言协商谈判是解决非对抗性争议与冲突公认的有效方法,在冲突问题的谈判中,常常包括两个人以上的多方冲突现象,例如在关贸总协定各成员国之间进行的商贸谈判L由于绝大多数争议与冲突是非对抗性的,不同局中人在各自追求的目标之间虽然存在争议和冲突,但也存在对各自追求的目标均有利的结局,[1]所以多个决策者之间通常会结成一定的联盟以获得更大的利益—联盟分析便应运而生L本文首先比较了现有的两种基于结局的联盟度量方法,然后针对其不足之处,提出一种新的基于策略的联盟度量方法L2Spearman的等级相关系数[2]秩相关分析是一种有效的统计分析技术,而其中Spearman的等级相关系数是比较等级顺序的一

4、种严格的统计方法,这种非参数估计的优点在于不需要假设任何数据分布,在比较不同决策者的偏好相似性时,样本集是已排序的冲突结局,它可以是局中人偏好向量的二进制表示,则求等级相关系数的过程描述如下:1)求出每个局中人的偏好向量(已排序的结局),并对该结局进行等级赋值,即1=最喜好结局,依次类推,n=最不喜好的结局,且n为结局数Z2)使dk=第k个结局间的等级差,对于局中人i和j,dk=dik-djkZ3)用下式计算相关系数:n266dkk=nr=1-2(1)n(n-1)a收稿日期:1999204208资助项目:国家教委博士点基金项目©1995-2005TsinghuaTongfangOpti

5、calDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.94系统工程理论与实践2000年10月例 设有A、B、C三个局中人,每个人有一个策略,设其二进制偏好向量为:局中人偏好向量DMA73516240DMB67325410DMC73621504这三个局中人可能结成四种联盟:{A,B},{A,C},{B,C},{A,B,C},由式(1)可得相关系数:6(0+9+4+1+1+4+16+1)12rAB=1-2=8(8-1)216(1+1+4+0+9+4+0)16rAC=1-2=8(8-1)216(1+4+0+1+4+1+4+1)17rBC=1-2=8(8-1)21所以,最可能构成联

6、盟的顺序是{B,C},{A,C},最后是{A,B}ZSpearman等级相关系数法的缺点在于当结局数增加时,计算费用大大增加,而且无法计算多人结盟的情况,也没有考虑结局之间差异不均匀的情况Z3 结局群组度量[3]这是由Kuhn等人提出的一种联盟度量方法,其中心思想是将结局进行比较分组,来确定可能的联盟,通过比较局中人的偏好向量,可以计算n人冲突的结局分组的群组数目,该值越大,则结盟可能性也越大,其算法如下:1)初始化DM=n个局中人集合;Vi=局中人i已排序的结局集合;Ti=Á;C=0,C为群组数;2)将Vi中排序在最前面的元素赋给T1;3)如果集合不同性T1øTi=Á,i=2,3,⋯

7、,n,则(É)C=C+1(Ê)Ti=Á,i=2,3,⋯,n4)若Vi≠Á,则返回2),否则继续;5)结束Z用此算法计算上例中的DMA和DMC间的联盟群组如下:决策者偏好向量及群组DMA7•3•5162•40DMC7•3•6215•04显然群组数CAC=4,同样可得CBC=3,CAB=2Z这种方法虽然能解决两人以上的联盟分析问题,但由于其基本出发点与方法1相同,都是基于冲突结局的,所以处理大规模问题仍很困难Z4 基于策略的联盟度量当联盟形成时,局

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