基于Gini准则的客观组合评价方法研究——以高技术产业技术创新能力评价为例

为了解决多方法评价结论的非一致性问题,提出了一种基于Gini准则的客观组合评价方法。该方法按照每种评价方法的评价值所提供的信息纯度对每种评价方法赋予相应的权重,信息纯度越大,则相应地赋予越大的权重,然后按照赋予的权重进行客观组合评价。并以高技术产业技术创新能力评价为例,验证了Gini准则客观组合评价方法的可操作和相对有效性。基于Gini准则的客观组合评价方法为解决多方法评价结论的非一致性问题提供了新的思路,是组合评价方法研究的有益补充。     

基于知识转移的合作创新伙伴信任评价研究

在合作创新中,知识转移是合作创新的必要过程,也是合作创新取得成功的关键。同时,信任可以促进合作创新伙伴之间的知识分享和知识转移,并由此促进合作创新的效果。因此,本文从知识转移的视角进行了合作创新伙伴信任评价研究。首先,在已有研究基础上,结合专家咨询的方法,建立了基于知识转移的合作创新伙伴信任评价的指标体系;然后,构建了合作创新伙伴信任评价的RS-SVM模型;最后选择某研究所及其30个合作创新伙伴作为样本,对评价模型进行了应用研究,结果显示,RS-SVM模型的准确率和效率均比较高。本研究不仅可以拓展目前信任研究的视角和方法,也从实践上帮助合作创新主体进行有效的信任管理,以进一步促进伙伴之间的知识转移,达成合作创新的目标。     

指标相关且信息模糊的合作创新伙伴选择方法

合作创新是快速提升企业创新能力的有效途径,合作伙伴选择的恰当与否直接影响合作创新绩效。通过对合作创新伙伴选择的影响因素分析,将其归结为是一类指标相关且信息模糊的多指标决策问题,并针对性地提出了一种基于Choquet积分的直觉模糊集的优劣势排序群体决策方法对合作伙伴进行选择。该方法先基于模糊相关指标构建评价方案的优势矩阵和劣势矩阵,再结合决策者权重的不确定信息构建相应的全局优势度和劣势度,由此得到合作伙伴的综合排序。最后通过实例说明方法的可行性和有效性。     

突破性创新研发联盟最优伙伴组合方案研究

突破性创新研发联盟的研究已成为国内外学术界共同关注的重大课题,而伙伴选择是研发联盟中一个十分重要的问题,伙伴挑选的成功与否直接关系到研发联盟的合作效果和成败.在分析Bernardo方法缺陷的基础上,提出改进的Bernardo方法,进而建立具有资源约束的伙伴选择的改进Bernardo模型,并将其应用到突破性创新研发联盟最优伙伴的选择中,不仅可以求得资源约束下候选伙伴的优劣排序,还能求得参与研发联盟的最优伙伴数量和最优伙伴组合方案.     

基于降维思想的客观组合评价模型

为了解决多方法评价结论的非一致性问题,产生了组合评价方法.最大限度地利用多评价结论的信息是组合评价的关键.为此提出了一个基于降维思想的客观组合评价模型,它能够最大程度地保留多评价结论所包含的评价信息,充分地整合多评价结论中的共性信息.鉴于该模型求解属复杂非线性优化问题,常规方法难以直接处理,建立了微粒群改进算法,进行全局寻优.最后,通过实例说明了模型的可操作性和实用性.     

基于改进模糊综合评判的分销商评价研究

随着制造业逐渐向买方市场转变,供应链分销管理成为企业发展的驱动力之一。分销商在该环节发挥着关键作用,选择和管理分销商的前提是对其进行科学的评价。在回顾分销商评价方法的基础上,提出了基于模糊综合评判的分销商评价模型。针对传统模糊综合评判在指标赋权方面的不足,采用组合赋权法加以改进,首先对多种指标权数计算结果进行事前检验,根据检验结果确定最佳组合方式,然后通过事后检验保证组合权数的合理性。指标权数确定后,再经过因素集与评判集的确定、单因素评判、综合评判等阶段对分销商进行评价。最后将改进方法与传统方法进行了比较分析,并以某大型家电企业为例,验证了该方法能更为合理地解决分销商评价问题。     

基于Vague集的虚拟企业伙伴选择研究

在虚拟企业的组建过程中,伙伴选择的优化组合是最重要的管理过程,合理的伙伴组合可以使利益最大化.为了解决选择过程中信息不对称问题,本文在研究vague集的基础上,建立了适合虚拟制造企业选择合作伙伴的模型,并提出了利用改进粒子群算法来解此模型,通过具体实例的剖析,验证了模型的合理性以及运用改进的粒子群算法解决虚拟企业伙伴选择的优越性.     

电子商务环境下基于Multi-Agent的B2B信任评价模型研究

电子商务的发展为企业的合作提供了机遇,同时也带来了诸多挑战。企业在合作过程中表现出了许多问题,例如信任的缺失,缺乏可以合理全面测量企业信任度的方法等。本文运用Multi-agent技术,建立了结合企业基本信息的声誉评价Agent和结合特定交易信息的单次交易评价Agent的信任评价指标体系,并在此基础上构建了基于Multi-agent的B2B信任评价模型,最后进行了仿真实验。论文的研究对于企业在电子商务环境下选择合适的合作伙伴,解决合作中的信任问题,适应电子商务发展的需要具有一定的意义。     

应用因子分析法评价建设项目动态联盟的伙伴能力

应用因子分析法对建设项目动态联盟的伙伴能力进行分析,通过问卷调查获取的数据提取出4个公因子:资源能力因子、合作能力因子、敏捷性能力因子和技术能力因子.最后对部分被调研的伙伴企业进行了综合评价,为其采取有效策略提高综合能力提供依据,也为盟主企业选择伙伴提供依据。     

基于径向基函数网络的虚拟物流企业伙伴选择方法研究

在对虚拟物流企业系统研究的基础上 ,针对虚拟物流企业伙伴选择问题的特点 ,给出了一个面对虚拟物流企业伙伴选择问题的较为全面的选择过程框架 .并提出了一个基于径向基函数网络算法的虚拟物流企业伙伴选择模型 ,实例仿真说明了该算法和模型的有效性 .     

基于MC-ZF-HD-DS的高端装备制造企业持续创新能力评价研究

为客观和准确地评价高端装备制造企业的持续创新能力,建立了高端装备制造企业持续创新能力评价指标体系,采用MC-ZF-HD-DS对具体的高端装备制造企业持续创新能力进行评价。通过模糊粗糙集法对高频海选评价指标进行筛选,采用极差最大化组合赋权法对已筛选出的指标体系进行赋权,运用灰色定权聚类对评价对象进行聚类,在此基础上,运用证据理论对聚类结果进行合成,形成最终评价结果,最后通过实证分析验证了该方法的可行性和有效性。     

基于二元语义组合赋权的制造企业绿色创新能力评价模型及实证研究

随着可持续发展战略成为21世纪全球人类面临的共同选择,绿色创新也逐渐成为企业发展的新趋势和学者关注的新领域。从绿色创新投入能力、绿色创新产出能力及绿色创新支撑能力3个方面构建了制造企业绿色创新能力评价指标体系,运用二元语义AHM法、二元语义离差最大法及二元语义熵值法确定指标权重,然后基于最小距离-最大熵原理集成赋权结果得到组合权重,由此构建出制造企业绿色创新能力评价模型。最后以黑龙江省两家装备制造企业为例进行实证分析,结果表明:两企业在绿色创新方面取得较好的效果,且整体评价值对关键指标变动不敏感。此外,提出进一步提高可持续发展能力的具体决策指导,为我国制造企业绿色创新能力评价和未来决策提供理论参考。     

基于熵权TOPSIS-PSO-ELM的制造企业绿色创新能力评价模型及实证研究

为客观和准确地评价制造企业绿色创新能力,本文构建了制造企业绿色创新能力评价指标体系,提出了基于熵权TOPSIS的粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)集成学习算法的制造企业绿色创新能力评价模型。首先运用熵权法客观确定指标权重,结合TOPSIS测度并综合评价制造企业绿色创新能力,然后将评价值作为先验样本进行极限学习机的训练与测试,训练过程中利用PSO优化极限学习机的网络结构与连接权值,从而对绿色创新能力进行全面的分析和评价。最后以60家制造企业为例进行实证分析,并将熵权TOPSIS-PSO-ELM算法与极限学习机回归拟合算法对比,结果表明:基于熵权TOPSIS-PSO-ELM模型所得评价结果较已有方法更为准确可靠。此外,为进一步提高我国制造企业绿色创新发展能力提出了理论建议。     

基于资源互补的项目伙伴选择方法

当不同企业承担的工程项目在同一地区同时开展时,彼此间经常会存在工程资源互补的可能,如果加以合理利用,便能够使项目的实施进一步得到优化。因此,企业如何选择有资源互补潜力的最佳合作伙伴有必要予以研究。文中从合作博弈的角度阐述了资源互补的形成机理,定性分析了伙伴选择问题的决策特征;运用双层规划构建了基于资源互补的项目伙伴选择模型,提出了基于期望收益约束选择的求解方法。最后以某临港产业园区填海项目与其他项目的资源互补为例,采用文中提出的模型及求解方法优化施工方案,得到降低建设投资、缩减施工工期的优化效果。     

供应链物流合作伙伴选择的多层次灰色评价方法

为了获得高效的供应链体系，物流业务外包已成为制造企业增加竞争力最重要和最有效的战略手段之一。本文研究了物流外包中的物流合作伙伴选择问题。基于制造商与物流供应商长期合作的伙伴关系，从成本、服务质量、合作稳定性以及综合实力四个方面设计了物流合作伙伴评价指标体系。针对主观的评价指标体系，建立了灰色评价与层次分析法相结合的多层次灰色评价模型，并进行了算例研究。     

基于支持向量机的制造企业创新能力评价模型

在分析了制造企业创新能力评价指标体系的基础上进行企业调查,对收集到的不同类型制造企业的完整数据进行整理,因子分析整理后得到9个综合因子表述原数据,以减少数据处理及问题分析的复杂性.利用支持向量机作为分类器,并使用已有的企业数据作为训练样本,创建了基于支持向量机的制造企业创新能力评价模型.实验结果表明采用径向基函数和多项式函数作为核函数,此模型具有很好的分类性能,可作为制造企业创新能力的评价工具.     

基于粒子群算法的模糊层次分析法改进及其应用研究

提出了基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization)的模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)模型,简称PSO-FAHP,将模糊判断矩阵一致性的检验、修正及各元素权重值的计算过程转化成非线性带约束系统优化问题,并利用粒子群算法实现了该问题的求解。构建了制造企业供应商选择评价指标体系,最后将该模型应用于制造企业供应商选择评价,结果表明,此模型能有效帮助企业选择较佳的供应商,对供应链构建有一定的指导意义。     

基于模糊的创新动态联盟伙伴选择多属性决策模型

针对开放式创新合作伙伴选择过程中决策者判断模糊性的特点,考虑到不同的决策者其决策可信性的不同,提出了开放式创新合作伙伴选择的模糊多属性群决策模型。首先描述了开放式创新合作伙伴选择的多属性群决策问题;然后依据该种方法比较突出的特点,考虑到决策者对评价指标权重的不同,对TOPSIS方法加以改进;最后,通过算例说明了该方法的有效性和可行性。