考虑中介平台收益的企业-投资商双边匹配决策方法.pdf
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1、第 卷第期 年月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t yo fA r t sa n dS c i e n c e(N a t u r a lS c i e n c e s)V o l N o S e p t 收稿日期:基金项目:国家自然科学基金();辽宁省科学技术厅科学技术计划项目(Z D )作者简介:白晓莉(),女,河北邯郸人,在读硕士,研究方向为数据处理与优化理论 E m a i l:b a i x i a o l i c o m文章编号:()考虑中介平台收益的企业投资商双边匹配决策方法白晓莉,陈岩,邓
2、珍美(沈阳工业大学 理学院,辽宁 沈阳 ;沈阳工业大学 管理学院,辽宁 沈阳 )摘要:针对概率不确定语言环境下的企业投资商双边匹配问题,提出了一种考虑中介平台收益的双边匹配模型首先,定义了可信度,对匹配主体偏好信息的可靠度进行测量,进而根据可信度给出了概率不确定语言术语集得分值的计算公式;其次,通过改进的T O D I M方法得到满意度矩阵;然后,给出了中介平台费用函数并规范化其函数,基于此,将企业与投资商匹配满意度最大化以及中介平台收益最大化作为目标,构建双边匹配优化模型并求解;最后,通过某投资理财平台的案例,证明了该方法的可行性及有效性关键词:双边匹配;概率不确定语言术语集;可信度;改进T
3、O D I M;中介收益中图分类号:O 文献标志码:AAT w o s i d e dE n t e r p r i s e i n v e s t o rM a t c h i n gM e t h o dC o n s i d e r i n gR e t u r n so f I n t e r m e d i a r yP l a t f o r m sB A IX i a o l i,CHENY a n,D ENGZ h e n m e i(S c h o o l o fS c i e n c e,S h e n y a n gU n i v e r s i t yo fT e c
4、h n o l o g y,S h e n y a n g ,C h i n a;S c h o o l o fM a n a g e m e n t,S h e n y a n gU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g y,S h e n y a n g ,C h i n a)A b s t r a c t:T oa d d r e s st h ep r o b l e mo f t w o s i d e de n t e r p r i s e i n v e s t o rm a t c h i n gi nap r o b a b i l i
5、 s t i c a l l yu n c e r t a i nl i n g u i s t i ce n v i r o n m e n t,t h i sp a p e rp r o p o s e sat w o s i d e dm a t c h i n gm o d e l t h a tc o n s i d e r st h er e v e n u eo fa ni n t e r m e d i a r yp l a t f o r m F i r s t l y,c r e d i b i l i t yi sd e f i n e dt om e a s u r e
6、t h er e l i a b i l i t yo fm a t c h i n gs u b j e c tp r e f e r e n c e i n f o r m a t i o n,w h i c hi nt u r ng i v e saf o r m u l af o rc a l c u l a t i n gt h es c o r ev a l u eo f ap r o b a b i l i s t i cu n c e r t a i n l i n g u i s t i c t e r ms e tb a s e do nc r e d i b i l i
7、t y S e c o n d l y,t h es a t i s f a c t i o nm a t r i xi so b t a i n e dt h r o u g ht h e i m p r o v e dTO D I M m e t h o d T h e n,t h e i n t e r m e d i a r yp l a t f o r mc o s t f u n c t i o n i sg i v e na n d i t s f u n c t i o n i sn o r m a l i z e d,b a s e do nw h i c ha t w o
8、s i d e dm a t c h i n go p t i m i z a t i o nm o d e l i sc o n s t r u c t e da n ds o l v e dw i t hm a x i m i z a t i o no fe n t e r p r i s e i n v e s t o rm a t c h i n gs a t i s f a c t i o na n dm a x i m i z a t i o no f i n t e r m e d i a r yp l a t f o r mr e v e n u ea so b j e c t
9、 i v e s F i n a l l y,t h e f e a s i b i l i t ya n dv a l i d i t yo f t h em e t h o da r ed e m o n s t r a t e db ya c a s e s t u d yo f a n i n v e s t m e n t a n df i n a n c i a l p l a t f o r mK e yw o r d s:t w o s i d e d m a t c h i n g;p r o b a b i l i s t i cu n c e r t a i nl i n
10、 g u i s t i ct e r ms e t;c r e d i b i l i t y;i m p r o v e dTO D I M;i n t e r m e d i a r yr e v e n u e0引言自新冠疫情暴发以来,我国各中小型企业收益整体持续下行,经济运营风险增大,这给投资者带来了较大的不确定预期企业的发展与投资商的支持是密不可分的因此,在这种大环境下,研究企业与投资商双边匹配问题是迫切需要的双边匹配理论是决策理论之一,是一种根据双方主体相互给出的评价信息进行匹配,从而寻求最优匹配方案的理论 年,F a n等针对偏好信息为不确定偏好序的双边匹配问题,充分考虑了双边
11、匹配主体的心理行为,构建了双边匹配模型 年,X u等针对人岗匹配问题,提出了新的直觉模糊C h o q u e t积分集结算子,用于描述评价属性间的相关性 年,W a n g等提出一种概率语言环境下基于前景理论的双边匹配决策方法但从目前来看,针对概率不确定语言环境下的双边匹配问题还缺乏研究中介在企业投资商匹配过程中起着十分重要的作用,由于信息的模糊性、不对称性以及时效性,大大增加了企业与投资商的匹配成本,使得没有中介参与的双边匹配的效率以及成功率会非常低因此,使得中介主导的双边匹配的需求在现实中逐渐增加 M i a o等建立了以买卖双方满意度最大化为目标的匹配优化模型,提高了跨境电子商务中介平
12、台的效率 T o n g等设计了一种递归神经网络多准则决策辅助方法,用以提高在大规模匹配中中介平台的效率但是目前中介参与的双边匹配问题研究中没有考虑中介的收益,或者直接认为中介的收益是一个定值,对每个匹配主体收费相同实际上,中介的收入需求是影响中介动机和双边匹配主体满意度的重要因素基于上述分析,本文将对概率不确定语言环境下中介参与的企业投资商双边匹配问题进行深入研究首先,为了给出双方主体偏好信息的可靠性,定义了可信度;其次,由可信度给出了概率不确定语言术语集的得分值,从而进行概率不确定语言术语集的比较,获得优势度矩阵,改进了TO D I M方法;再次,充分考虑到中介平台收益对于匹配方案的重要性
13、,给出了中介费用函数,并规范化此函数,最后,以双边匹配主体最大化满意度和中介平台最大化收益为目标函数建立双边匹配优化模型1问题描述设所有企业组成的集合为EE,E,Em,并且设CECE,CE,CEp 为所有企业评价投资商的评价属性集合,其权重向量为wEwE,wE,wEp(),wEp,ppwEp 所有投资商组成的集合为II,I,In,并且设CICI,CI,CIq 为所有投资商评价企业的评价属性集合,其权重向量为wI(wI,wI,wIq),wIq,QqwIq设企业E对投资商I的概率 不确定 语 言 偏 好 信 息 为RSi j(pi j)mn,且ai j表示基于Ei对Ii的匹配满意度;投资商I对企业
14、E的概率不确定语言偏好信息为R S i j(p i j)mn,且bi j表示基于Ii对Ei的匹配满意度本文要解决的问题是:根据企业对投资商的评价信息和投资商对企业的评价信息,在考虑双方匹配过程中心理行为和中介平台收益的情况下,建立双边匹配模型,获得使企业、投资商以及中介平台满意度可能高的互利共赢集成方案2预备知识2 2.1 1双边匹配定义设双边匹配主体集合分别为AA,A,Am,BB,B,Bn,其中,Ai表示A中的第i个主体,iM,M,m Bj表示B中的第j个主体,jN,N,n 一般地,mn定义设一一映射:ABAB,若AiA,BjB,满足:(i)(Ai)B;(i i)(Bj)ABj;(i i i
15、)(Ai)Bj,当且仅当(Bj)Ai则称为双边匹配其中(Ai)Bj或(Bj)Ai,表示Ai与Bj在中匹配,记为(Ai,Bj);(Bj)Bj表示Bj在中未匹配,记为(Bj,Bj)2 2.2 2概率不确定语言术语集(P PU UL LT TS S)相关概念定义设SS|,为一个下标对称的不确定语言术语集,且为正整数,记SLk,Uk,其中Lk,UkS则概率不确定语言术语集(P U L T S)定义为S(p)Lk,Uk,pk|pk,k,S(p),S(p)kpk,其中,Lk,Uk,pk表示不确定语言术语,且Lk,Uk 的概率为pk,Lk和Uk是语言术语,满足LkUk,S(p)是S(p)的基数定义设S(p)
16、是任一概率不确定语言术语集,且满足S(p)kpk,则标准化为Sn(p)第期白晓莉等:考虑中介平台收益的企业投资商双边匹配决策方法Lk,Uk,pknk,Sn(p),其中,pknpk/S(p)kpk定义给定任意一个概率不确定语言术语集S(p)Lk,Uk,pk|pk,k,S(p),则它的得分函数为E(S(p)sr,其中r/S(p)kpk()S(p)k(pkrkLpkrkU)/,rkL和rkU是Lk和Uk的下标定义任意一个概率不确定语言术语集的精确函数为(S(p)s,其中/S(p)kpk()S(p)kpk(rkLrkU)/r/L i n等定义的概率不确定语言术语集的运算法则忽略了 不 确 定 语 言
17、变 量 的 概 率,因 此,X i e重新定义了概率不确定语言的运算法则来避免概率信息的损失并重新定义了概率不确定语言术语集加权平均算子定义设S(p)Lk,Uk,pk|k,S(p)和S(p)Lk,Uk,pk|k,S(p)为两个已标准化的概率不确定语言术语集,则S(p)S(p)ULk,Uk,pkS(p),Lk,Uk,pkS(p)Lk,UkLk,Uk,(pkpk)/,S(p)ULk,Uk,pkS(p)Lk,Uk,pk 定义给定n个概率不确定语言术语集Si(p)Lki,Uki,pkik,Si(p)(i,n),i,nii,则称P U LWA(S(p),S(p),Sn(pn)niiSi(pi)ULk,U
18、k,pkS(p)Lk,Uk,pkULk,Uk,pkS(p)Lk,Uk,pkULkn,Ukn,pknSn(p)nLkn,Ukn,pkn为概率不确定语言术语集加权平均算子3概率不确定语言术语集的可信度定义设S(p)为任一概率不确定语言术语集,则它所对应的犹豫度定义为H d(S(p)S(p)kpkl npkl n S(p)()注:当S(p)时,即S(p)L,U,时,规定H d(S(p)性质 H d(S(p)证明当S(p)时,S(p)kpkl npk,l n S(p),所以,H d(S(p)对于任意的概率不确定语言术语集,其语言术语所对应的概率满足S(p)kpk构造如下拉格朗日函数:l(p,p,pS(
19、p),)S(p)kpkl npkl n S(p)S(p)kpk(),其中为拉格朗日参数对l(p,p,pS(p),)函数的参数pk和分别求偏导,得 l(p,p,pS(p),)pkpkS(p)kpkl npkl n S(p)S(p)kpk(),l(p,p,pS(p),)S(p)kpkl npkl n S(p)S(p)kpk()进而得到,lpkl npkl n S(p),lS(p)kpk由此可知,当概率不确定语言术语集中的每一项语 言 术 语 所 对 应 的 概 率 均 为S(p)时,H d(S(p)达到最大值因此H d(S(p)兰州文理学院学报(自然科学版)第 卷定义设S(p)为任一概率不确定语言
20、术语集,则其可信度为C r(S(p)H d(S(p),()其中,H d(S(p)为概率不确定语言术语集S(p)的犹豫度由性质可知,可信度具有如下性质性质()C r(S(p);()任意一个概率不确定语言术语集S(p)Lk,Uk,k,S(p),则C r(S(p)现有研究中依据得分函数与精确函数进行概率不确定语言术语集间的比较,但这两种函数都没有考虑匹配主体所给偏好信息的可靠性,用此比较会造成偏好信息的失真,影响匹配结果因此,以下定义了概率不确定语言术语集的得分值,进行概率不确定语言术语集间的比较定义 概率不确定语言术语集S(p)的得分值S V(S(p)定义为S V(S(p)srC r()得分值越高
21、,说明此概率不确定语言术语集越好4基于PULTS环境下的双边匹配过程4 4.1 1改进的 T TO OD DI IMM 方法本文 将 概 率 不 确 定 语 言 术 语 集 与 改 进 的TO D I M方法相结合,得到了双边匹配主体满意度矩阵,具体步骤如下:步骤基于企业Ei对投资商Ij的概率不确定语言偏好信息得到评价矩阵为RSi j(pi j)mn步骤在企业Ei下,求投资商Ij相对于Ik的优势度ij ki(Sj(pj),Sk(pk)l g(|S V(Si j(pi j)S V(Si k(pi k)|),Sj(pj)Sk(pk);,Sj(pj)Sk(pk);l g(|S V(Si j(pi j
22、)S V(Si k(pi k)|),Sj(pj)Sk(pk),()其中:wi表示属性权重;是用来调整损益值的放大参数(取 );表示根据匹配主体的感知,表达评价的重要性(该参数是离散的,在之间变化,表示对结果的敏感性很小,表示对结果的敏感性极高,在此取)步骤得到基于企业Ei对投资商Ij的匹配满意度ai jai jBi jm i niI,jJBi jm a xiI,jJBi jm i niI,jJBi j,()其中:iI,jJ,Bi jnkij k,表示基于企业Ei,Ij相对于I中其他匹配主体的总优势度,且ai j,ai j的值越大说明企业Ei对投资商Ij越满意步骤基于投资商Ij对企业Ei的概率不
23、确定语言偏好信息,得到评价矩阵为R S i j(p i j)mn步骤类似地,在投资商Ij下求企业Ei相对于El的优势度ji lj(Si(pi),Sl(pl)l g(|S V(Si j(pi j)S V(Sj l(pj l)|),Si(pi)Sl(pl);,Si(pi)Sl(pl);l g(|S V(Si j(pi j)S V(Sj l(pj l)|),Si(pi)Sl(pl)()步骤得到基于投资商Ij对企业Ei的满意度bi jbi jAi jm i niI,jJAi jm a xiI,jJAi jm i niI,jJAi j,()其中,iI,jJ,Ai jmlji l,表示基于投资商Ij,Ei
24、相对于E中其他匹配主体的总优势度,且bi j,bi j的值越大说明投资商Ij对企业Ei越满意4 4.2 2中介平台费用函数当企业Ei对投资商Ij给出满意度时,中介平台所得费用记为i j,当投资商Ij对企业Ei给出满意度时,平台所得费用记为i ji j和i j的等式分别为i jf(ai j),iM,jN,()i jg(bi j),iM,jN()函数f(ai j)和g(bi j)反映了企业投资者的满意度与中介平台的费用关系,形式如下:i jnnai j,iM,jN,()i jmmbi j,iM,jN,()第期白晓莉等:考虑中介平台收益的企业投资商双边匹配决策方法其中:表示企业Ei与投资商Ij匹配达
25、到最高满意度时向中介平台所支付的费用;表示投资商与企业匹配达到最高满意度时向中介平台所支付的费用由于企业投资商匹配满意度与中介平台费 用 之 间 存 在 维 度 差 异,因 此,设i ji j/(),i ji j/(),则规范化中介平台费用函数为i jnnai j,iM,jN,()i jmmbi j,iM,jN()4 4.3 3双边匹配模型由中介主导的双边匹配过程中,如果中介一味地只考虑自己的收益最大化,不关注匹配主体满意度,那么,中介很有可能与双边主体只是一次性合作因此,中介平台为了获得长久的收益,与企业、投资商达成长期合作,会选择在最大化双边匹配主体满意度的前提下,最大化自身的收益即双边匹
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