一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113761450A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202010502643.1(22)申请日2020.06.05(71)申请人王亦虹地址300384天津市西青区宾水西道391号天津理工大学管理学院申请人田平野刘丹(72)发明人王亦虹田平野刘丹连枭楠陈达(51)Int.Cl.G06F17/10(2006.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q10/10(2012.01)权利要求书4页说明书11页附图1页(54)发明名称一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法(57)摘要本发明公开了一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，用以解决PPP项目利益的合理分配问题。本发明以合作博弈为理论基础，以区间模糊Shapley值为研究核心，综合考虑风险、资源、努力水平和贡献度等因素产生的影响，采用ANP‑熵权法和经典Shapley值等方法测算因素系数。具体包括PPP项目基于区间模糊Shapley值的利益分配初始模型构建与考虑风险、资源投入、努力水平、贡献度等影响因素的区间模糊Shapley值模型修正，最终实现PPP项目利益的合理分配。CN113761450ACN113761450A权利要求书1/4页1.一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于区间模糊Shapley值的利益分配初始模型构建S2.考虑影响因素的区间模糊Shapley值模型修正S3.修正初始区间2.根据权利要求1所述的一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，其特征在于，在步骤S1中引入区间模糊Shapley值算法，构建一套能与实践相结合的PPP项目利益分配模型。假设PPP项目参与方集合N={1，2，...，n}，其中每一种合作联盟S∈P(N)，(S)定义为N的幂集P(N)上取值在集合R上的模糊收益且满足以下条件：（1）：P(N)→R；（2）(∅)=0；（3）对于∀S，T∈P(N)，S∩T=∅，有，。则称二元组(N，)为N上具有模糊支付的合作对策，PPP项目模糊收益简写为本研究以三角模糊数表示合作联盟模糊预期收益。3.根据权利要求2所述的一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，其特征在于，本研究以三角模糊数表示合作联盟模糊预期收益。在PPP项目情景下，设项目收益上限为，下限为，中心值为，满足，则其隶属函数可表示为：是模糊收益的隶属函数，设对于，的截集表示为，由模糊数的性质可知，的截集可表示为4.根据权利要求2所述的一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，其特征在于，将经典Shapley值三条公理直接推广到模糊支付合作中，得出PPP项目利益分配区间表达式：对于PPP项目合作联盟中模糊合作博弈(N，)，对于任给，存在区间模糊Shapley值(=[，其中：=[]，即为第i个参与方所得收益；()=[]()=[]式中：S是指PPP项目合作联盟N中包含个体i的所有子集，|s|为子联盟S中成员个数，n为大联盟成员个数，与分别代表除去i后联盟收益的最大与最小值。由此，可以得出在不同置信水平上的区间模糊Shapley值，左端点为()，右端点2CN113761450A权利要求书2/4页为()。此时由左右两个端点构成的区间集合套，则可得到区间模糊Shapley值。上述模型可能存在两种情况，需分别讨论：①若对于任意置信区间水平，都有()()，则可以根据区间模糊Shapley值隶属函数找到与相对应的利益分配区间[]，并且在已定区间上选取与(S)*同侧的数作为()。②若对于任意置信区间水平，总有()()，那么就需根据区间模糊Shapley值隶属函数找到与1-相对应的利益分配区间[]，并且在已定区间上选取与(S)*异侧的数作为()。()即与PPP项目总收益(S)*相对应的区间模糊Shapley值。5.根据权利要求1所述的一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，其特征在于，在步骤S2中，首先精准识别所有风险因子；然后厘清掌握资源的优势主体，合理分担风险；最后依据风险因子权重和分担方案得出各参与方的风险分担系数。6.根据权利要求5所述的一种基于修正区间模糊Shapley值的PPP项目利益分配方法，其特征在于，运用主观与客观相结合的ANP-熵权法确定风险分摊权重系数。一级风险指标用F=（F1，F2，F3，F4，F5，F6，F7，F8）表示，二级指标用Fi=（Fi1，Fi2，…，Fij）表示，假设项目合作方只有中国企业和外国政府，x，y分别代表中国企业与外国政府的风险分担比例，xi+yi=1，fi为各个二级指标的综合权重系数，那么