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随着我国建筑市场交易行为的不断规范以及我国加入WTO后对外交流的进一步扩大,我国建筑企业面临着前所未有的竞争压力。建筑企业要想在激烈的竞争之中拿到理想的项目,这既取决于公司及代理良好的商务能力,也取决于投标报价人员对报价的准确计算,特别是标高金的确定,它关系到建筑企业能否以合理的价格中标以及施工企业今后的生存和发展。本文主要针对以最低价中标法为基础的传统建设工程报价决策理论进行完善,以帮助我国建筑企业根据不同的工程项目条件的作出最优的报价决策,论文的主要工作和创新如下:1.针对一般BP神经网络存在收敛速度慢,存在局部最小点和隐含层神经元个数难于确定等缺陷,着重运用遗传算法和BP神经网络有机结合来改善BP神经网络的性能,建立起基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价模型。有效弥补了一般BP神经网络在建设工程投标报价决策中的不足。2.自适应模糊神经网络ANFIS在实际应用过程中,当样本数据过多时学习速度降低甚至不收敛,并且不能排除冗余数据的干扰,提出了利用粗糙集理论进行数据预处理,建立起基于粗糙集与ANFIS的投标报价决策模型。研究结果表明,与一般BP神经网络相比,该方法网络规模大大减小,网络结构透明,学习速度更快,而且保持了较好的预测精度。3.针对两种传统报价模型:Friedman模型和Gates模型中关于击败各个竞争对手的问题是否是一个独立事件这一争议,提出了一种新的报价方法-蒙特卡罗模拟方法。实证结果表明,蒙特卡罗模拟方法能有效避免了Friedman模型和Gates模型之间的争议,该方法策略下的投标利润也较这两种报价模型有所提高。4.传统的完全信息重复博弈,投标商报价会陷入囚徒困境,近年来的不完全信息报价研究又主要集中在单阶段静态博弈。本文应用不完全信息重复博弈的KMRW声誉模型来研究投标商的报价决策。研究结果表明:两投标商在有限次重复博弈中,如果每个投标商都具有大于零的概率是非理性的,那么不论这种概率是多么小,只要博弈重复的次数足够大,合作均衡就会出现。5.针对目前在建设工程报价决策研究中忽略了招标人对建筑产品可能存在偏好的缺点,提出应该将建筑产品的差异纳入建设工程报价决策之中。利用豪泰林模型来研究两投标商在建筑产品异质条件下的报价决策纳什均衡,得出投标商建筑产品质量差异化程度越大,招标人对建筑产品的质量偏好越高,投标商的均衡期望收益也就越大。