考虑风险的产业技术联盟知识共享演化博弈研究

知识共享是促进产业技术联盟绩效增长的重要途径。考虑产业技术联盟成员风险偏好的差异性,引入成员风险因子与知识共享收益因素,构建基于风险因子和知识共享收益非线性关系的演化博弈支付矩阵,并求得博弈的均衡解。通过TD产业联盟的案例分析,仿真模拟风险因子、收益分配系数等因素对知识共享意愿的影响。研究结果表明:联盟成员的共享意愿对收益分配系数的变化非常敏感;风险因子和知识共享程度对联盟成员的共享意愿影响较大。     

联盟激励机制中的委托代理问题

联盟中存在主导企业和从属企业时，联盟成员的关系类似于委托代理关系。本文结合委托代理理论得出：主导企业和从属企业进行关键技术投入的条件，以及从属企业的激励系数和主导企业达到效用最大化与绩效测量方差相关。     

考虑要素投入与市场地位的物流联盟演化研究

针对物流联盟成员间的差异化,研究物流联盟的演化与稳定问题。以企业的要素投入与市场地位为依据,将联盟成员划分为三类,并构建三者之间的演化博弈模型,分析了影响博弈主体策略选择的影响因素,通过模型分析确立三方策略趋于稳定的条件。结论表明,联盟的惩罚力度、成员间的交易费用以及投机获利对联盟成员的策略选择以及物流联盟的稳定性有着重要影响。联盟成员间的激励、优惠政策比单方面的联盟惩罚更能促进联盟成员的积极合作。     

跨界创新联盟关联信用风险传染模型研究

跨界创新联盟是企业创新过程中资源整合与共享的一种有效形式,但在带来企业创新资源共享效益的同时,联盟中复杂的关联关系也构成了联盟关联信用风险传染的新渠道。本文结合复杂网络理论与传染病模型,根据跨界创新联盟特点,在原有资产关联研究的基础上,综合考虑行业关联、资产关联和创新合作关联三种关联关系,改进了风险传播的传染病模型,并进行了数值仿真实验。结果表明:行业关联、资产关联和创新合作关联对跨界创新联盟关联信用风险传染阈值具有综合性影响,增加行业关联和创新合作关联因素,有利于提高关联信用风险传染阈值的精度。此外,资产关联度越高则感染成员密度越大;行业关联度越低,创新合作关联度越高则感染成员密度越小。     

动态联盟绩效评价的Fuzzy统计模型研究

针对企业动态联盟的绩效指标,利用模糊隶属度理论将绩效的定性评价转化为定量评价,将专家经验与数学模型结合起来确定各指标的权重,建立了企业动态联盟绩效评价的Fuzzy统计模型,并编出模型的计算机程序和软件,实现了评价的计算机操作.     

心理契约对目标绩效的影响研究:以工作满意为中介变量

构建了施工项目团队成员心理契约对目标绩效影响的结构模型,用交易型、关系型、管理型心理契约来衡量施工项目团队成员心理契约,用任务绩效、关系绩效来衡量目标绩效,把工作满意作为中介变量,运用结构方程模型的方法,分析结果表明:施工项目团队成员心理契约由交易型、关系型和管理型心理契约构成;工作满意对施工项目团队成员心理契约(交易型、关系型、管理型)满足程度与施工项目关系绩效的关系具有完全中介作用等结论。     

具有限制结盟结构的供应链合作创新及其收益分配

针对具有限制结盟结构特征的三级供应链合作创新联盟问题,分析了由单个供应商、制造商和销售商组成的不同联盟系统下的收益情况,并运用图合作博弈的average tree solution(简称“A-T解”)法对各成员的收益进行了分配。结果表明,所有成员参与供应链联盟时总收益最大,且A-T解分配法与Shapley值法相比更具合理性和有效性,能充分突出成员在合作联盟中的特殊地位(位置)及其重要性,该结论进一步通过比较不同级别结构下的供应链收益分配问题进行说明。     

具有限制结盟结构的供应链合作创新及其收益分配

针对具有限制结盟结构特征的三级供应链合作创新联盟问题,分析了由单个供应商、制造商和销售商组成的不同联盟系统下的收益情况,并运用图合作博弈的average tree solution(简称“A-T解”)法对各成员的收益进行了分配。结果表明,所有成员参与供应链联盟时总收益最大,且A-T解分配法与Shapley值法相比更具合理性和有效性,能充分突出成员在合作联盟中的特殊地位(位置)及其重要性,该结论进一步通过比较不同级别结构下的供应链收益分配问题进行说明。     

成员间互动对团队绩效影响研究:基于和谐管理理论的视角

团队已成为组织中重要的工作方式之一，已有的研究表明团队成员间的互动对团队绩效具有显著影响。但由于成员间交互的动态性、非线性以及成员行为的差异等特点，使得成员互动与团队绩效之间关系的考察成为一大难题。本文基于和谐管理理论的基本思想，将成员交互模式与成员策略变化规则按照和、谐划分为四种交互类型，并利用拓展的复杂系统模型—NK模型，考察四种互动类型对团队绩效的影响。研究结论将为和谐管理理论提供仿真验证并为实践中的团队管理与绩效考评提供参考。     

带上下界的双参与人双向委托代理模型及优化算法研究

考虑现实中双参与人同时具有委托人和代理人双重身份情形下,双参与人间的互为委托代理关系,设计虚拟委托人期望效用函数表达式,建立带上下界的双参与人双边约束双向委托代理模型,利用不动点定理确定参数的上下界,并运用不等式组的旋转算法并结合序列二次规划算法进行求解.通过算例分析表明,为达到联盟总效用最大化,需通过确定联盟成员各自合适的保留效用值,以平衡联盟成员的投资和回报,真正实现对联盟成员的激励.     

合作联盟资源集成计划一种新方法

合作联盟里，资源集成计划往往是联盟成员群体谈判博弈的结果。本以两人博弈为例，对联盟的资源集成计划给出一个谈判博弈模型，能够较好地模仿和反映合作联盟资源整合计划的制订过程。     

基于集值统计的战略联盟评价模型

联盟绩效评价是战略联盟管理的重要内容。本文在综合评价的基础上．利用平衡记分卡的基本思想．结合集值统计和线性规划方法．提出了一种战略联盟绩效评价方法。应用说明了该模型的有效性。     

Interactive multiobjective programming in airline network design for international airline code-share alliance

This study presents an interactive airline network design procedure to facilitate bargaining interactions necessitated by international code-share alliance agreements. Code sharing involves partner airlines individually maximizing their own profits, while mutually considering overall profitability, traffic gains, and quality benefits for the markets in which they cooperate with their partners. This study uses a reference point method to solve the interactive multiobjective programming model, to support the bargaining interactions between two partner-airlines in an alliance negotiation. The impact of the code-share alliance network on market demand, alliance partners’ costs and profits, and levels of service are also discussed. A case study demonstrates the feasibility of applying the proposed models and elucidates how interactive multiobjective programming models may be applied to determine flight frequencies for airline code-share alliance networks. The results of this study provide ways by which alliance airlines can evaluate iteratively the output and profits of the alliance members under code-share alliance agreements.     

含有混合销售渠道的供应链合作策略研究

本文通过Stackelberg博弈方法研究含有混合销售渠道的供应链中双渠道制造商参与的不同合作策略对供应链中企业的定价和利润的影响。研究表明:在有双渠道制造商参与的合作中,合作策略不仅增加了合作联盟的利润,而且也能够增加合作联盟外其他成员的利润;供应链中参与合作的企业越多,给供应链带来的总利润也越大;在参与合作联盟的成员数相同的条件下,供应链的纵向合作比横向合作给供应链能够带来更多的利润。最后,通过数值实验验证了上述结论。     

A method for member selection of cross-functional teams using the individual and collaborative performances

The member selection problem is an important aspect of the formation of cross-functional teams (CFTs). Selecting suitable members from a set of candidates will facilitate the successful task accomplishment. In the existing studies of member selection, the individual performance concerning a single candidate is mostly used, whereas the collaborative performance associating with a pair of candidates is overlooked. In this paper, as a solution to this problem, we propose a method for member selection of CFTs, where both the individual performance of candidates and the collaborative performance between candidates are considered. In order to select the desired members, firstly, a multi-objective 0–1 programming model is built using the individual and collaborative performances, which is an NP-hard problem. To solve the model, we develop an improved nondominated sorting genetic algorithm II (INSGA-II). Furthermore, a real example is employed to illustrate the suitability of the proposed method. Additionally, extensive computational experiments to compare INSGA-II with the nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) are conducted and much better performance of INSGA-II is observed.     

Choosing best alliance partners and allocating optimal alliance resources using the fuzzy multi-objective dummy programming model

Synergy effects are the motives to enter into strategic alliances; however due to lack of adequate preparation or planning, these alliances often fail. It is of no doubt that a successful strategic alliance depends on choosing the correct alliance partners and appropriate resource allocation. In this paper, the fuzzy multi-objective dummy programming model is proposed to overcome the above-mentioned problems. Two types of strategic alliances, joint ventures and mergers and acquisitions (M&A), are demonstrated to choose the best alliance partners and allocate the optimal alliance resources in a numerical example. Based on the results, our method can provide the optimal alliance cluster and satisfaction in strategic alliances.