2、基于市场的多议题谈判模型解析

基于市场的多议题谈判模型解析

在当今复杂多变的市场环境中,谈判是达成交易的关键环节。传统的谈判方法往往忽略了市场环境变化对谈判的影响,而基于市场的多议题谈判模型则能更好地适应这种动态变化。下面我们将深入探讨这个模型的相关内容。

谈判环境表示

在现实市场中,人们虽然可以预先定义保留报价来表达期望,但最终决策并不一定完全基于这些预定义的报价。例如,犹豫的买家在发现多数卖家容易满足其期望时,会期望获得更多利润;而着急的买家可能会接受比原期望更差的报价。然而,大多数现有谈判方法并未考虑这些情况。

为了考虑环境变化对谈判的影响,我们引入了一个基于市场的谈判模型。用 (s (s \geq 1)) 表示供应商数量,(c (c \geq 1)) 表示消费者数量,(\alpha) 表示谈判者角色(供应商为 1,消费者为 -1),(\beta) 表示谈判者对谈判环境变化的态度。市场情况可定义为:
(\Phi(s, c, \alpha) = \frac{c - s}{c + s} \times \alpha)

该公式的取值范围在 (-1, 1) 之间,代表谈判环境的状态:
| 取值范围 | 环境状态 | 谈判者情况 |
| ---- | ---- | ---- |
| (0 < \Phi < 1) | 有利状态 | 有优势 |
| (-1 < \Phi < 0) | 劣势状态 | 有劣势 |
| (\Phi = 0) | 公平状态 | 无优势或劣势 |

此外,谈判者对环境变化的态度有三种典型类型:
1. 谨慎型((\beta > 1))

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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