招标与投标竞争系统决策模型及其应用

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1、招标与投标竞争系统决策模型及其应用摘要：招标与投标理论中，如何从合格的投标人中选择中标人是招标人面临的一个重要问题。论文首先介绍了招投标的现状，并简要阐述了招投标的运作过程。接下來详细说明了招投标竞争系统决策模型蒙特卡罗法模拟模型的基本思想及技术要求。最后对蒙特卡罗法应用在工程投标报价及风险分析做出了充分的论述，对招投标的实际应用有了一个很好的说明。关键词：招投标；蒙特卡罗法；决策模型Abstract：Inbiddingtheory,howfromeligiblebiddersinbiddingse

2、lectedthewinningbidderisanimportantproblemfacedbypersons.Thethesisfirstintroducesthesituationofthebid,andbrieflydiscussesthebiddingprocess・Thenadetaileddescriptionofthecompetitivebiddingsystemdecision-makingmodelMonteCarlosimulationmodelofthebasicideas

3、andtechnicalrequirements・AttheendoftheMonteCarlomethodisappliedinengineeringbiddingandriskanalysistomakefu11ydiscussesthebidding,thepracticalapplicationhasaverygooddescriptionof.Keywords：Bidding；MonteCarlomethod；Decisionmodel中图分类号：TU723.2文献标识码：A文章编号:1引

4、言招标与投标是一种国内外经常应用的、一种有组织、有计划的市场交易行为，是概念上的贸易屮商甜，关于技术和劳务的特殊买卖方法。招标过程是：首先由发出招标邀请通知，邀请投标商提出报价，然后由招标人对所有报价进行分析和比较，Z后在其中选择提出最有利条件的投标人作为中标人并与之签订合同。因此，招标与投标可以说是一场异常激烈的商业竞争。对于投标决策模型和方法的研究，国外已经很多了，在实际招投标决策应用中，某些模型已得到了验证，这对投标人进行合理的投标决策具有相当重要的指导意义。我国在改革开放以后很长时间才慢慢地

5、推行招投标制度，研究投标决策模型起步较晚，近几年研究才开始热起來。[1]2蒙特卡罗法决策模型通过运用蒙特卡罗法模拟的原理和方法，分析模型屮的报价水平并统计中标的概率，并然后运用蒙特卡罗法模拟报价,提高投标商的中标率,以减少盲目的决策。蒙特卡罗法简介：蒙特卡罗法是一种随机模拟计算方法，以概率统计理论方法为基础。首先将所求解的问题与一定概率的模型相关联，再通过电子计算机实现对其的统计模拟或抽样，以获得近似解。由于其概率统计特征,象征性地借用赌城蒙特卡罗为其命名，又称统计模拟法。蒙特卡罗法的关键运用有2点

6、：（1）随机数是随机所取的；（2）自变量概率分布与所取的随机数分布相符合。要解决以上的2个问题，平常的做法是通过先计算机生成均匀分布的随机数，再通过适当的转换就可以得到符合自变量概率分布的随机数分布。蒙特卡罗法就是一种模拟技术，即抽样每一随机自变量，代入到数据模型中，确定函数值，经过试验这样的独立模拟许多次，得到一组函数的抽样数据，从而决定函数的概率分布特征，并得到分布曲线，以及期望、方差等重要的函数分布特征。[2]2.1蒙特卡罗法在工程量清单报价及风险分析中的应用(1)模型建立的基础蒙特卡罗法模拟

7、作为一种分析工具，需要在模拟确定最佳报价区间的过程中遵循一定的规则，任何数学模型都是在一定的假设条件Z上建立的。a.清单报价为基础清单报价是一个公平、统一的竞争平台。由于工程量已定，从而可以排除工程量清单计算不准确对报价的影响，充分体现投标人的管理水平、技术力量等综合实力是报价高低，从大量的报价数据中在一定程度上能够反映出投标人向來的报价倾向并得出投标人的报价分布函数。这对精度模拟结果和准确建立模型是至关重要的。b.综合评估法为评标方法耍结合我国特色建设市场的分析，应用随机模拟到报价决策中。建立模型

8、的基础是综合评估法，主要是因为：目前建设工程中招标应用较多的一种评标办法是综合评估法，这种方法不仅考虑了工程报价、工程质量、施工工期因素，还对业绩信誉、优惠条件、安全生产、文明施工、施工组织设计等多种因素也有了评佔；兼顾了技术、价格等多方面因素，能客观反映业主的具体要求；能够全面评估投标人的总体实力；业主由此可根据工程实际的情况，调节评分值权重及评分项目，利于顺利实施工程项目。(2)确定分析模型的组成部分因为清单法的工程量是确定的，而综合单价是变化的，而确定综合单价，