建筑工程項目投標報價決策研究.pdf

1、隨著我國建筑市場交易行為的不斷規(guī)范以及我國加入WTO后對外交流的進一步擴大，我國建筑企業(yè)面臨著前所未有的競爭壓力。建筑企業(yè)要想在激烈的競爭之中拿到理想的項目，這既取決于公司及代理良好的商務能力，也取決于投標報價人員對報價的準確計算，特別是標高金的確定，它關(guān)系到建筑企業(yè)能否以合理的價格中標以及施工企業(yè)今后的生存和發(fā)展。本文主要針對以最低價中標法為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)建設(shè)工程報價決策理論進行完善，以幫助我國建筑企業(yè)根據(jù)不同的工程項目條件的作出最優(yōu)的報

2、價決策，論文的主要工作和創(chuàng)新如下：
　　 1.針對一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢，存在局部最小點和隱含層神經(jīng)元個數(shù)難于確定等缺陷，著重運用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機結(jié)合來改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，建立起基于GA改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)工程投標報價模型。有效彌補了一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建設(shè)工程投標報價決策中的不足。
　　 2.自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANFIS在實際應用過程中，當樣本數(shù)據(jù)過多時學習速度降低甚至不收斂，并且不能排除冗余數(shù)據(jù)

3、的干擾，提出了利用粗糙集理論進行數(shù)據(jù)預處理，建立起基于粗糙集與ANFIS的投標報價決策模型。研究結(jié)果表明，與一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，該方法網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大大減小，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)透明，學習速度更快，而且保持了較好的預測精度。
　　 3.針對兩種傳統(tǒng)報價模型：Friedman模型和Gates模型中關(guān)于擊敗各個競爭對手的問題是否是一個獨立事件這一爭議，提出了一種新的報價方法一蒙特卡羅模擬方法。實證結(jié)果表明，蒙特卡羅模擬方法能有效避免了Friedma

4、n模型和Gates模型之間的爭議，該方法策略下的投標利潤也較這兩種報價模型有所提高。
　　 4.傳統(tǒng)的完全信息重復博弈，投標商報價會陷入囚徒困境，近年來的不完全信息報價研究又主要集中在單階段靜態(tài)博弈。本文應用不完全信息重復博弈的KMRW聲譽模型來研究投標商的報價決策。研究結(jié)果表明：兩投標商在有限次重復博弈中，如果每個投標商都具有大于零的概率是非理性的，那么不論這種概率是多么小，只要博弈重復的次數(shù)足夠大，合作均衡就會出現(xiàn)。