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基于Shapley值的联合采购利益分配方法改进研究
随着电子商务的迅速发展，联合采购逐渐成为了企业供应链管理的主要方式之一。联合采购不仅能够降低企业的采购成本，还可以提升采购效率，实现供需双方的利益最大化。然而，在联合采购中，如何公平地分配采购利益成为了一个值得研究的问题。
传统的联合采购利益分配方法主要有加权平均法、价值贡献法、比例分配法等。这些方法都有一定的局限性，不能够完全满足实际的采购分配需求。因此，本论文提出了基于Shapley值的联合采购利益分配方法，旨在通过对Shapley值的改进来实现更为公平、合理的采购利益分配。
Shapley值是合作博弈理论中用于衡量每位玩家对于联盟收益的贡献程度的一种方法。该方法可以在保证公平性的前提下，合理分配采购利益。但是，在实际的采购过程中，Shapley值也存在一定的局限性。Shapley值方法的计算复杂度很高，需要能够枚举所有可能的联合集合，这个计算过程的复杂度随着参与者数量的增加而呈指数级增长。
为了克服Shapley值方法的局限性，本论文提出了两种基于Shapley值的改进方案。第一种方案是基于部分Shapley值的方法。该方法通过随机抽取一些可能的联合集合来计算Shapley值，从而缩短了计算时间。通过该方法，我们可以大大降低计算复杂度，并且保障更加公平的采购利益分配。
第二种方案是基于贡献值的方法。该方法通过计算每个客户对于全局采购利益的贡献值，然后按照贡献值来分配采购利益，可以更好地体现每位客户的实际贡献带来的效益。此方法能够在更加精确地分配采购利益的基础上，避免了Shapley值方法中可能计算出现的负值情况。
在实验验证中，我们将两种改进方法与传统的Shapley值方法、比例分配法、加权平均法等进行对比。实验结果表明，两种改进方法在保证公平性的前提下，相比于传统方法更具有效性和可行性，可以更公平、合理地分配采购利益。因此，基于Shapley值的联合采购利益分配方法的改进，可以在实际中得到更好的应用，实现实际采购利益最大化。
总之，本论文提出的基于Shapley值的联合采购利益分配方法的改进，基于对Shapley值的改进性研究，旨在缩短计算时间，提高算法效率的同时，确保采购利益的公平性。因此这项研究将会给企业采购带来更高的效益，是企业供应链管理中非常有价值的一项研究工作。