[發(fā)明專利]一種復(fù)雜任務(wù)分解下多維激勵契約的構(gòu)建方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811237003.1
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109118181A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何建民;吳琦超
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q10/06
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責(zé)任公司 34101
• 代理人: 陸麗莉;何梅生

本發(fā)明公開了一種復(fù)雜任務(wù)分解下多維激勵契約的構(gòu)建方法，其步驟是首先將一項復(fù)雜的任務(wù)分解為若干個簡單的子任務(wù)，確認(rèn)在任務(wù)分解情況下考慮代理方能力水平差異情況下委托方和代理方的收益函數(shù)，其次考慮雙方風(fēng)險偏好不同的情況下確定雙方的效用函數(shù)，再次根據(jù)代理方效用函數(shù)激勵代理方做出最優(yōu)努力水平，最后基于參與相容約束和激勵約束，確定不同子任務(wù)下委托方給予代理方的最優(yōu)固定獎勵和可變獎勵。本發(fā)明能幫助委托方長期激勵代理方參與任務(wù)，從而實現(xiàn)委托方效用最大化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及用戶激勵領(lǐng)域，具體地說是一種信息不對稱情況下考慮復(fù)雜任務(wù)分解下的激勵契約構(gòu)建方法。

背景技術(shù)

在任務(wù)實施過程中，委托方與代理方的信息是不對稱的，代理方會基于利益考慮保留其參與任務(wù)的努力程度，另外還存在任務(wù)難度與代理方能力不匹配的問題。在此情形下，在保證委托方效用做大化的前提下，如何構(gòu)建激勵契約已成為委托方的難題。同時，代理方風(fēng)險偏好、委托方的能力水平也會對代理方制定激勵契約產(chǎn)生影響。

目前常用的激勵契約構(gòu)建方法主要有：

一是從拍賣理論出發(fā)，認(rèn)為激勵契約構(gòu)建的過程是委托方將任務(wù)拍賣給代理方的過程，并通過建立模型推導(dǎo)出最優(yōu)激勵契約。但該方法并未考慮信息不對稱性情況的情況，代理方會考慮自身利益因素保留努力水平。

二是從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的委托-代理理論出發(fā)，認(rèn)為任務(wù)實施中的契約關(guān)系是企業(yè)與員工的委托代理關(guān)系。主要采用委托-代理理論中的信號傳遞模型和信號甄別模型，信號傳遞模型在考慮信息不對稱性的情況下，通過契約的構(gòu)建，激勵代理方做出最大的努力，同時保證委托方收益最大化，但并未考慮代理方能力水平對委托方收益和代理方努力的影響；信號甄別模型彌補(bǔ)了信號傳遞模型的不足，考慮了代理方的能力水平，但并未考慮到任務(wù)難度與代理方能力不匹配的問題。

同時，以上激勵契約構(gòu)建方法均未考慮到任務(wù)分解情況下委托方和代理方對風(fēng)險時的態(tài)度對委托方效用水平、代理方努力水平的影響，會導(dǎo)致理論方法不符合實際的激勵環(huán)境，從而不能使激勵效果達(dá)到最佳。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足之處，提出一種復(fù)雜任務(wù)分解下多維激勵契約的構(gòu)建方法，以期能幫助委托方長期激勵代理方參與任務(wù)，從而實現(xiàn)委托方效用最大化。

本發(fā)明為解決技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案：

本發(fā)明一種復(fù)雜任務(wù)分解下多維激勵契約的構(gòu)建方法的特點是按如下步驟進(jìn)行：

步驟1：按如下方式確定在任務(wù)分解情況下委托方E和代理方R的收益函數(shù)

步驟1.1：令所述委托方E的決策變量為高能力水平代理方R_L的固定獎勵和可變獎勵以及低能力水平代理方R_H的固定獎勵和可變獎勵；

令所述代理方R的決策變量為代理方R的努力水平；

步驟1.2：利用式(1)得到所述委托方E的收益函數(shù)π_E(β_H,β_L,t_H,t_L)：

π_E(β_H,β_L,t_H,t_L)＝p[(I-β_H^T)(e_HH+ε)-t_H]+(1-p)[(I-β_L^T)(e_LL+ε)-t_L] (1)