智能技术创新网络下企业行为决策的演化博弈分析

智能技术创新是现今经济社会发展的重要推手,也是企业提升生产效率,降低能耗的重要手段.在考虑创新网络中参与双方实力的前提下,构建修正的鹰鸽博弈模型,分别对博弈双方实力对称和非对称情况下的创新行为决策进行演化分析,并进一步对影响企业智能技术创新行为的关键参数进行数值模拟.研究表明,在智能技术创新网络中,参与双方的资源实力差距是合作共享行为产生的源动力,企业间资源的非对称性、发生冲突时的收益和政府的扶持力度是对演化结果有显著影响的因素.     

演化博弈与自组织合作

主要研究复杂网络上的演化博弈.首先研究具有社团结构的无标度网络上的演化囚徒困境博弈及Newman-Watts小世界网络中异质性对合作演化的影响.然后考察了在不同合作者和作弊者初始分布配置情况下,不同的初始比例条件对合作水平的影响,且在社会网络上研究了雪堆博弈中的合作演化.进一步地,讨论了网络拓扑和博弈动力学的共同演化问题和网络上演化囚徒困境中的强化学习问题.最后给出了复杂网络上演化博弈论的未来发展方向与应用前景.     

基于混沌理论的创新网络中组织间信任演化研究

以往关于信任的研究是在稳定均衡的假设下进行的,然而信任演化过程中会表现出非线性的混沌状态,具有复杂系统的特征。基于演化博弈理论和混沌理论,建立了创新网络中组织间信任演化模型,分析了创新网络中组织间信任的复杂性、初值敏感性、分岔行为及内随机性等混沌特性,推导出信任演化方程与Logistic映射之间的关系,采用Lyapunov稳定性理论进行混沌性判定,证明创新网络中组织间信任通过倍周期分岔通往混沌,得到了信任从有序进入混沌的一般条件,运用算例进行仿真展示信任演化通往混沌的过程,分析创新网络中信任演化进入混沌区的实际意义,并选择硅谷和筑波科技城两个实例做对比分析,验证了该研究的实用性和有效性。创新网络中组织间信任的混沌演化反映出信任发展的非线性特点,为创新网络中组织间信任的混沌利用和控制提供理论指导。     

新成员的加入对供应商网络效率的影响分析

不断有企业进入或者退出供应商网络,网络中企业的效用和网络效率都会受到影响.本文把关系收益和竞争系数结合起来,构建了新的效用函数.并通过效用的比较分析,竞争系数对称时,新企业的加入会使网络效率增加的结论,并进一步给出了进入企业选择与中心企业或者与边缘企业建立关系所应满足的条件;而竞争系数不对称时,网络效率可能会降低.     

利益驱动对创新网络合作行为演化的影响机理及仿真——基于复杂网络拓扑结构视角

随着合作创新的网络化发展,创新网络中各主体的利益诉求对网络演化的影响不断加深。基于不同网络拓扑结构视角下不同利益对创新网络主体合作行为的影响,建立了创新网络演化博弈模型。在无标度与小世界网络拓扑结构下,结合声誉机制、学习行为、网络环境等因素,对创新网络中合作行为的演化进行了仿真研究。结果表明:创新网络的合作行为演化受到网络结构及规模的双重影响,在无标度网络下,合作率更加稳定;合作利益的公平分配促进创新网络合作行为的演化;机会利益的诱惑导致创新网络合作行为的显著波动。     

基于节点收益的档案合作涌现模型

针对档案作者演化网络中的合作涌现问题,提出了一个基于节点收益的复杂网络演化模型.网络的边根据收益优先的原则进行连接,并且每次博弈的收益都作为节点的一个属性,从而可以讨论节点的聚类情况.通过数据分析可知,当网络演化到一定程度后,模型可以促进合作策略的涌现.仿真结果表明,通过该方法演化的网络,具有明显的聚类特性.     

基于复杂网络演化博弈的企业低碳创新合作行为网络演化机理研究

针对企业低碳创新合作所面临的复杂问题,基于现实复杂网络结构特征,运用演化博弈理论研究有限理性下企业低碳创新合作行为网络演化机理,利用Matlab仿真技术探究无标度网络载体上微观因素对低碳创新合作行为的影响。研究结果表明:低碳创新利益分配、协同效益和违约惩罚对低碳创新合作行为网络演化结果的影响最为显著,网络规模越大网络演化速度越慢,网络规模越小对协同系数和利益分配系数的敏感性越强,网络规模越大对技术溢出系数和违约惩罚的敏感性越强。研究结论可以为企业低碳创新合作策略制定提供解决依据。     

基于政府支持的军民合作技术创新演化博弈研究

如何促进军民合作技术创新是军民深度融合战略背景下军民双方亟需解决的重要问题。基于演化博弈的基本理论和方法,构建了包含民企、军企与政府在内的三方博弈模型,寻找出能使整个系统处于均衡状态的稳定策略,并利用数值仿真分析了政府支持不同方式对军民合作技术创新的影响。结果表明:在政府不同支持方式下,民企和军企相互促进,双方均向合作技术创新的方向演化,并最终保持稳定;随着时间的推进,政府最终均会选择退出支持,不同支持方式下退出速度不同;政府应对不同支持方式进行优化。     

基于“211工程”生命周期的京津冀产学合作创新网络演化分析

加快建设创新型国家是当前中国发展的全局核心战略,其中高校-企业的产学合作对推动基础科学和技术应用的发展发挥着重大作用.以覆盖"211工程"主体生命周期长达15年的京津冀校企合作专利数据,从"宏观-微观"相结合的视角,研究了产学合作的双中心创新网络.研究表明,在"211工程"和京津冀一体化等多重策略的影响下,京津冀高校辐射的校企网络经过了萌芽、结构调整和上升成长三个阶段,目前正处于合作广度、深度都快速提升的时间段;从宏观结构来说,京津冀内部校企资源的协同发展和跨地区外部沟通合作都得到深化发展;从微观影响力地位来说,高校以清华大学等工科高校为中心,高科技企业的比例和影响力逐渐增加.研究对于"211工程"战略的经验总结、基础科学和技术应用的融合等多方面有积极借鉴意义.     

企业创新网络中跨组织知识共享行为的演化博弈研究

新时期企业创新网络中的跨组织知识共享,成为组织间知识资源有效利用的重要方式。通过构建有限理性、知识位势条件下主客体组织的跨组织知识共享演化博弈模型,研究分析了创新网络中主客体组织跨组织知识共享的策略选择。结果表明企业跨组织知识共享中的合作意愿、合作利益分配、合作双方的知识存量及知识结构差异、知识保护力度、社会联系等均是影响双方合作效率的重要因素。其中,最优的利益分配范围、主客体组织的知识存量及知识结构、知识保护力度等对企业创新网络中跨组织知识共享合作的成功起到关键性作用。     

Regression of directed graphs on independent effects for density and reciprocity

In common models for dyadic network regression, the density and reciprocity parameters are dependent on each other. Here, the j₁ and j₂ models are introduced with a density parameter that represents the log odds of a single tie. Consequently, the density and reciprocity parameters are independent and the interpretation of both parameters more straightforward. Estimation procedures and simulation results for these new models are discussed as well as an illustrative example.     

基于RN和GN的两种RBF神经网络的工程造价预测模型

建立了调用NEWRB函数的正规化网络RN和基于K-means聚类的广义网络GN的两种RBF‘神经网络的工程造价预测模型,以55个厦门市工程造价案例进行实证分析.结果表明:当调用NEWRB函数构建RBF模型时,其性能主要取决于分布宽度,而基于K-means聚类的RBF神经网络主要取决于重叠系数和隐含层节点数;基于广义网络GN的RBF神经网络模型的训练效果较差,但学习速度更快、预测精度更高.     

BP网络和RBF网络在期货预测中的比较研究

通过仿真实例,对BP网络和RBF网络在期货预测应用上的表现性能进行了比较研究,仿真结果表明,BP网络更适合于期货市场价格预测.实际的期货预测应用中,此结论可指导神经网络模型的选择.     

基于等级划分的可信接入和修复模型研究

提出了一种基于等级划分的层次化可信接入框架和修复模型,详细说明了可信属性的划分规则和等级的评估方法以及修复模型的工作流程,着重阐明了基于该框架的实际应用和终端接入过程.仿真实验结果表明,框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,能够增加终端接入网络的灵活性,并为各厂商可信网络设备的互联、互通和互操作提供支撑,而且修复模型部署简单,为不满足本地安全策略的终端提供方便可靠的修复服务.     

基于BP网络和RBF网络的模糊系统建模

Ｗｈｅｎａｐｐｌｙｉｎｇａｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｏｒａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｔｏａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｏｖｅｒａｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍ,ｉｔｉｓｓｏｍｅｔｉｍｅｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｌｙ,ｉｔｉｓｊｕｓｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｕｎｉｖｅｒｓａｌｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎａｐｐｒｏｘｉ…     

非对称视角下技术创新网络社群结构涌现及其对双元创新的影响研究

针对介于全局网络与自中心网络间的社群现象及其网络结构的创新悖论,分析了不同层面网络社群结构的涌现特征,从组织间关系的非对称视角,探究网络社群动态变化对双元创新的差异性影响。利用高科技生物制药行业的合作与专利数据,使用快速压缩社群识别算法和多元回归模型进行实证检验。研究结果表明:宏观层面的全局网络存在显著“抱团”的多社群巨元组结构;中观层面的网络社群存在选择偏好的核心-边缘结构;微观层面社群组织动态的跨社群运动和成员流动二维变化加剧;社群动态的二维变化对突破式创新具有正向影响,与渐进式创新呈现倒U型关系;位置非对称性正向调节社群动态对双元创新的影响,技术非对称性的调节作用不显著。研究结论有助于揭示技术创新网络社群的合作创新模式,对提升组织创新能力,维持创新网络平稳运行具有重要意义。     

基于线性规划的网络流量流向控制策略

互联网的快速发展给运营商带来了网络流量流向控制的需求.控制网络流量流向不但要保证服务质量,而且要尽可能降低运营费用,更要保证各网络链路具备裕量能应对突发变化.在网络流量流向控制中结合成熟的线性规划方法从能全局角度实现网络流量流向的多目标控制,保障网络的健康运行.     

平台参与下网络食品安全政府监管策略研究

针对“互联网+食品”新兴业态产生的更为严峻的食品安全问题,本文研究政府对网络食品安全实施直接监管下的最优监管策略,以及在网络平台参与监管时政府的最优间接监管策略,并考虑了网络平台与食品企业合谋对监管效率的影响。结果表明,在食品安全问题被发现的概率越大或食品安全问题发生对政府影响较大时,选择直接监管策略会更优;但监管成本的增加会降低政府直接监管的动因,促使政府选择间接监管策略;比较两种策略可知,间接监管模式更能抑制平台与企业的合谋行为。此外,研究还表明在直接监管策略下,由于提高食品企业的惩罚力度会降低政府的监管强度,因此加大惩罚并不总能提高政府的效益;而在间接监管策略下,加大对网络平台的惩罚会使网络平台加大监管力度,从而提高政府的效益。     

基于关联网络DEA的供应链协调程度评价

本文给出了一种供应链网络协调程度的评价方法。研究思路是:首先,关联网络DEA能求出供应链网络上各个决策单元的DEA效率。其次,假设供应链网络实现了协调,那么网络上所有企业的DEA效率应该都为1。因此可以用供应链网络的实际DEA效率与协调状态(即所有决策单元DEA效率均为1)的差距,来评价供应链网络的协调程度。基于这一思路,本文研究了一个由3个供应商、2个制造商和3个零售商组成的供应链网络的协调评价问题,构建了基于关联网络DEA的类方差协调评价模型,实现了对供应链效率和协调性的同时测量,并通过数值算例验证了方法的实用性和有效性。