内容简介
《建筑工程投标决策组合模型研究》拓展了建筑工程竞标决策理论,构建基于数学方法、人工智能和博弈论的投标决策模型,从建设工程承包企业的视角对企业参与竞标的全过程展开分析,针对承包企业投标竞争中面临的问题和企业实际情况,以建设项目招标投标理论为研究基础,从工程选标因素分析、工程投标报价利润率的计算、标高金估算方法、竞价及退让报价区间的选择以及投标商竞价规律分析,构建针对建设工程承包企业的系统化全局性的建设项目竞标策略体系框架。
内页插图
目录
前言
1 绪论
1.1 课题立论背景、研究目的及意义
1.2 国內外研究现状及动态
1.3 研究內容及创新点
1.4 研究方法及技术路线图
2 工程投标原理概论
2.1 工程投标决策的概念
2.2 工程投标报价的组成和计算
2.3 施工企业投标內容
2.4 本章小结
3 施工企业工程选标决策模型
3.1 主成分分析降维方法原理
3.2 建筑工程选标决策影响因素指标体系
3.3 基于PCA降维方法的选标决策模型
3.4 本章小结
4 施工企业投标报价利润率求解模型
4.1 模糊数学基本概念
4.2 建筑工程投标报价与利润率的模糊关系
4.3 报价利润率的模糊数学求解模型
4.4 本章小结
5 施工企业投标报价风险费用预测模型
5.1 PSO—SVM优化算法原理
5.2 基于PSO算法优化SVM的风险费用预测模型
5.3 本章小结
6 施工企业最优利润报价与报价区间求解模型
6.1 报价利润率与期望收益率
6.2 最优投标报价求解模型
6.3 最优与退让报价区间模型
6.4 本章小结
7 施工企业投标商竞标合作博弈模型及均衡规律
7.1 “四人帮”声誉模型原理
7.2 基于声誉模型的投标商竞争合作博弈模型
7.3 合作的精炼贝叶斯纳什均衡规律
7.4 本章小结
8 案例分析
8.1 企业与工程概况
8.2 项目选标决策研究
8.3 项目最优投标利润率计算
8.4 项目投标报价的风险费用预测
8.5 项目的最优报价与退让报价区间
8.6 项目投标人竞争合作的精炼贝叶斯纳什均衡
8.7 本章小结
9 结论与展望
9.1 结论
9.2 展望
参考文献
致谢
前言/序言
中国加入世界贸易组织15年缓冲期于2015年7月结束,意味着中国正式全面参与到国际经济体系之中。随着建筑市场交易行为的不断规范化以及对外交流进一步扩大的局势,我国众多的建筑企业面临着前所未有的竞争压力。目前国内外建筑市场规模都在不断扩大,带来利益的同时难免出现许多劣势,我国建筑施工企业不得不面临更大的竞争压力,这些压力在投标决策之中得到了全面的体现。要想成功竞标,企业除具备强大的技术经济实力和良好的工程信誉以外,还与合理的竞标策略选择和具备竞争力的报价息息相关。本书拓展了建筑工程竞标决策理论,构建基于数学方法、人工智能和博弈论的多种投标决策模型,针对特定企业实际情况建立指标体系。本书的主要工作如下:
(1)从施工企业参与投标的全过程出发,按照论文基本构成和企业参与竞标的过程阶段划分本书章节。分析投标决策方面国内外的研究现状,总结现有研究的优势与不足。站在施工承包企业角度,克服投标决策中主观性较强的弊端,以一系列数学方法将投标决策结果理性化,使结果更具可信度。
(2)将PCA引入到建筑施工企业投标选标决策中,建立建筑施工企业选标决策影响因素指标体系,通过主成分分析中的K-L正交变换降维方法对确定的指标体系进行降维处理,借助计算机软件计算,确定选标决策与指标之间的线性关系,将11维影响因素降维构造2维线性综合选标决策评价函数,选取某外省参鲁建筑施工企业作为研究对象验证理论模型的可行性。
(3)以保证较大中标概率为前提确定投标利润率的取值范围,并将利润率按照等级进行区别,作为决策选择的基础;分析建筑施工企业竞标目标、报价因素、最优利率之间的关系,将目标与报价因素的模糊关系同报价因素与最优利率的模糊关系合并得到竞标目标与利率的模糊数学关系,应用模糊数学分析方法研究建设工程投标报价利润率,构建基于模糊数学的工程投标报价利润率求解模型并验证理论模型的可行性。
(4)建立投标报价风险费用的影响因素及取值范围,总结影响施工企业投标报价风险费用的4个方面共计14个主要因素;利用PSO(粒子群算法)精准搜索功能确定SVM(支持向量机)的参数,同时利用SVM在解决非线性数据、小样本问题以及高维模式识别上的优越性,构建基于PSO优化SVM的投标报价标高金风险费用预测模型并验证可行性。
(5)采用概率论和数理统计方法分析投标报价利润率θ与中标概率以及报价额度之间的函数关系,定量研究施工企业针对承包工程的最优投标报价并求解最优投标报价区间。根据经济学诺贝尔奖获得者弗农·史密斯教授曾提出的“管理决策中在工程领域的‘最优’应以‘满意’取代”这一理念,通过对利润函数求导计算并分析施工企业的满意(退让)报价区间。
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