考虑横向公平偏好的项目团队成员知识共享激励研究

现有知识共享激励研究大都建立在理性经济人假设基础上,而在现实经济活动中,这一假设存在较大局限性。本文将传统个体激励和团队激励相分离的激励模式转化为整合激励模式,运用博弈模型构建了基于横向公平偏好的知识共享激励模型,并对模型进行检验与数据模拟,结果表明:项目团队成员知识共享个体激励和团队激励均衡状态下,个体激励和团队激励对成员的知识共享努力水平具有互补性。知识共享风险成本较低(高)情形下,个体激励与横向公平偏好负相关(呈倒U型关系),团队激励与横向公平偏好正相关(呈U型关系)。     

基于动态网络模型的研发团队隐性知识转移研究

隐性知识在研发团队成员中迅速和有效的共享，对于企业开发新产品和获取竞争优势有重要意义。本文构建了研发团队隐性知识转移的动态网络模型，探讨了团队成员构成的群体网络的结构特征，对研发团队整体知识水平和知识转移速度产生的影响。并利用系统仿真，对模型的主要参数进行分析。模型为企业有效促进研发团队的隐性知识转移提供了建议。     

考虑破产风险约束的多项目投资组合决策模型

项目投资决策不导致破产事件的发生,是投资者获得预期收益的前提,故控制破产事件发生的概率至关重要。鉴于此,本文基于可信性测度理论,根据Roy的定义给出了未来现金流量隶属三角模糊变量的控制破产风险的数学表达式,并构建了项目投资过程中受到破产风险因素影响的具有破产风险约束的多项目投资组合决策模型。最后,运用遗传算法对模型进行求解,并给出算例演示本文模型的实用性和有效性。     

动态高阶矩风险稳健性测度与参数化组合投资决策研究

针对已有高阶矩组合投资模型中风险测度与模型求解的不足，本文构建动态高阶矩参数化组合投资决策模型(B-S-K)并给出其求解方案。首先，运用混频数据抽样分位数回归(MIDAS-QR)模型，充分挖掘高频数据信息，提高动态高阶矩风险测度的及时性、准确性和稳健性；其次，采用参数化组合投资策略，将资产特征变量、动态偏度风险和动态峰度风险纳入组合投资权重函数，大幅缩减待估计参数数目，提高模型求解效率。分别对中国股票市场的个股和行业板块指数进行实证，研究结果一致表明：第一，基于MIDAS-QR模型的动态高阶矩风险稳健性测度，不仅充分考虑了金融风险的时变特征，而且测度结果受异常值影响较小，是一个稳健且有效的测度方法；第二，市盈率、账面价值比、动态偏度风险与组合投资权重显著正相关，条件波动率、动态峰度风险与组合投资权重显著负相关，这些为组合投资决策提供了较好的机理性解释；第三，与等权方案、M-V模型、基准(B)模型和B-S模型等相比，本文构建的B-S-K模型，在收益、风险和风险调整收益等三个方面均表现出显著且稳定的优势。     

基于共识性测度的概率语言多准则群决策方法研究

针对准则值为概率语言术语集的决策问题,提出一种基于共识性测度的概率语言多准则群决策方法.首先,方法定义概率语言共识性测度公式,据此判断个体决策信息是否满足共识性检验.其次,建立考虑决策者协作意愿的群体共识反馈调整模型及权重惩罚体系.此外,利用网络层次分析法(ANP)和共识性测度公式构建指标定权模型,模型可有效解决指标间互相影响导致的权重计算失准问题.随后,提出改进的TODIM决策方法,结合准则权系数及通过共识性检验的群决策矩阵,对方案进行择优排序.最后,通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于任务需求的团队知识传播研究

本文从组织内攻关任务的多种知识需求出发,考虑跨部门团队成员在完成任务过程中的知识交流与共享行为,构建了基于任务需求——团队知识相匹配的知识传播模型.模型中定义了任务知识需求矩阵、团队成员知识传播规则、知识协同生成规则以及任务需求与团队知识匹配规则,并通过计算机仿真的方法考察了不同知识交流策略对团队内部知识传播与任务完成效果的影响.仿真结果表明,基于关系的知识交流策略有利于知识在团队内部的快速传播,但不利于知识的广泛传播,在后期容易产生传播停滞现象,而基于知识的交流策略则具有明显的后发优势.混合策略不仅能够确保知识的快速传播,而且当混合策略中基于关系的知识交流概率较小时,知识传播效果甚至优于“基于知识”的交流策略.相应的管理策略是任务初期宜采用基于关系的知识交流策略,而在后期,采取基于知识的交流策略有助于团队顺利、有效地完成任务,与单一的采用基于关系或基于知识的交流策略相比,采用混合交流策略来完成团队任务具有明显的优势.     

基于传染病模型的集群内异质企业间知识传播机理分析与仿真

知识传播是产业集群内知识资源动态累积的过程,是新时期产业集群竞争优势的重要源泉之一。本文根据企业规模及其在产业集群内地位的差异将集群企业划分大小两类异质企业,构建了基于传染病模型的产业集群内异质企业间的知识传播模型,通过模型分析推导出了知识传播再生数的一般表达式,验证了知识传播平衡点的存在性与稳定性。进一步结合仿真分析发现,企业间接触率、学习成功率、大小企业比例均会影响到知识传播的再生率,进而影响集群知识传播的平衡点,且在知识传播再生数大于1的情况下,随着集群内大企业占比的上升,知识传播再生数将相应下降,集群内知识交流氛围的活跃性也将下降。     

考虑攻击相关性的蠕虫传播模型

网络节点的感染概率直接对蠕虫的传播过程产生影响,而攻击行为的相关性会加大节点的感染概率。基于此,本文提出了考虑攻击相关性的STIR蠕虫传播模型。根据攻击相关性的特点,给出感染概率的更新计算方法,并利用状态转移概率法对传播过程进行数学描述,推导传播临界值的计算公式,最后在无标度网络中进行仿真分析。实验结果验证了数值推导出的传播临界值的正确性。与未考虑攻击相关性的蠕虫传播模型相比,STIR模型能够更好地模拟蠕虫的传播过程。同时在研究中还发现,感染概率初始值、感染变化率和传播概率的增加都会加大蠕虫的传播速度和传播规模。     

知识在组织内传播的复杂网络模型:算法及模拟

本文利用复杂网络理论，采用无标度网络模拟现实的组织模型，并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现：知识在组织内的传播，首先和知识传播成功的概率有关，成功传播的概率越高．知识越容易扩充到整个组织系统，但随着时间的延续，系统拥有知识的人趋近于某一确定值；其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态，开始传播速度较低，然后传播速度逐渐加快，达到最大值，最后逐渐下降；第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者，则知识在系统内传播速度将大幅下降，所需周期增加明显；第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景，发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响，因此组织要重点用好知识拥有者，在使用中强化知识记忆，防止知识遗忘。     

基于Kolmogorov前向方程评估甲型H1N1流感疫情的动态变化北大核心CSCD

基于个体水平的传染病模型可以揭示随机性在传染病疫情防控中的重要作用.研究此类模型的普遍方法是通过事件驱动的、大量重复的随机模拟来确定预测变量的范围.而基于Kolmogorov前向方程(KFE)研究个体水平的传染病模型,不仅不需要大量的重复模拟来确定预测变量的范围,而且可以同时考虑每种状态发生的概率.因此,基于2009年西安市第八医院甲型H1N1流感数据,建立了基于社交网络的个体决策心理模型,以确定行为改变率;进一步地,为得到传染病传播过程中各状态的概率分布,基于改进的个体SIR模型,通过Markov过程推导出KFE.结果表明:通过数值求解KFE可以得到整个爆发过程中每种状态发生的概率分布、最严重的时间段及相应的概率,从而能更快、更准确地了解甲型H1N1疫情的传播过程,因此有助于高效地进行甲型H1N1疫情防控.     

项目网络中考虑支配与扩散关系的组合决策

单纯侧重项目自身属性而不考虑项目关联性以及由项目衍生而来的技术、经验/信息扩散对项目组合决策时的影响,易导致决策偏差,低估具有潜在技术先导性项目的价值。对此,引用复杂网络理论,以项目关联性的视角,将项目间支配和扩散关系分别抽象为有向加权网络,运用K-shell分解方法构建项目组合网络中基于支配关系的项目影响力模型以及技术、经验/信息在项目间扩散传播的模型。然后,基于PageRank算法,综合考虑项目间支配与扩散关系,建立了项目优先级排序决策模型。最后,通过算例分析说明了该模型与算法的可行性与有效性,为企业项目组合决策提供了有益的参考。     

具有一般跳过程的期权无差异效用价值过程的定价模型

本文采用指数效用最大化的方法研究了期权的动态无差异效用价值过程Ct(H;α).考虑股票价格过程为具有基于随机测度的一般跳的半鞅模型,且期权的无差异效用价值过程的Doob-Meyer分解的鞅部分的GKW(Galtchouk-Kunita-Watanabe)分解满足Jacod鞅表示定理.利用无差异效用价值过程在最小熵测度和最优投资策略下为鞅的事实构建了一个倒向随机微分方程.通过概率测度变换将方程的鞅部分和生成元转化为BMO(bounded mean oscillation)鞅,证明了该方程的解的唯一性.并将方程的生成元分成[?A=0]和[?A≠0],证明了最优投资策略存在.从而给出期权无差异效用价值过程的倒向随机微分方程的表达形式.     

科技成果转化团队知识网络中知识共享的博弈模型

构建了科技成果转化团队知识网络中知识共享的演化博弈模型,分析了核心节点的收益分配策略和普通节点的知识共享策略选择决策,得到了模型的均衡解、复制动态和稳定性,讨论了知识共享的影响因素,并进行了数值实验.研究结果表明:1)核心节点选择"高收益分配策略"、普通节点选择"知识共享策略"的概率是一个震荡性螺旋提升过程;2)影响普通节点知识共享的正向因素有"普通节点用于知识共享的资金投入量"等;3)影响核心节点收益分配策略选择的正向因素有"普通节点出入度期望值"等.     

考虑奖惩结构的项目导向型供应链跨组织多阶段动态激励

在项目型组织之间平等合作的基础上,纳入项目管理公司给予承包商的奖惩结构,构建项目导向型供应链跨组织多阶段动态激励模型,剖析项目导向型供应链奖惩结构对各自努力水平、项目净收益、项目成功概率等的影响,并对模型分析结果进行算例分析。结果表明:项目管理公司对承包商实施奖励与惩罚相结合的策略,伴随项目进度逐步加大奖惩力度不仅能提高项目阶段性成功的概率,而且能有效防范承包商的道德风险行为和实现合作双方净收益的相对改善。     

基于GERT网络的产学研知识流动效应度量

产学研合作中的知识流动效应度量一直是一个难题,本文以GERT网络与协同学为理论基础,寻求知识流动效应度量的方法。为此,根据知识流动特性,利用GERT网络中的实现概率及矩母函数参量来解析知识流动效应。为了得到矩母函数的分布类型,利用协同学,分析了影响产学研合作的内外因素,建立起随时间变化的知识流动方程,并以此方程作为矩母函数。同时,以大型飞机起落架系统研制为案例,利用专家调查法获取初始数据,并运用前述方法进行知识流动效应分析。通过GERT网络模型对知识流动进行测度,提供了产学研项目研制过程中知识增值大小、流动的顺畅性等重要信息,以此帮助决策者为保证研制项目的按时按质完成采取积极对应措施。     

跳—扩散过程下带实业项目的保险最优决策

为了考虑一类带有实业项目投资的保险最优投资策略问题,假定保险公司盈余服从跳-扩散过程,在最小化保险公司破产概率准则下,使用动态规划原理建立了线性消费率下保险资金最优投资选择模型,通过求解HJB方程得到了最优投资决策和最小破产概率的解析式解,最后分析了线性消费、索赔强度、索赔额以及实业项目投资额对最小化破产概率和最优投资策略的影响.     

基于2-可加模糊测度的NPD项目复杂性评价

针对NPD项目复杂性各因素间具有的关联性以及传统评价方法的局限性,提出一种基于关联多属性的2-可加模糊测度方法来对NPD项目复杂性进行评价。在界定项目复杂性内涵的基础上,从产品复杂性、环境复杂性、组织复杂性和技术复杂性四个方面构建了NPD项目复杂性评价指标体系。从模糊测度、默比乌斯变换和交互作用系数间的转化关系出发,基于最大Marichal熵原则,提出了一种确定2-可加模糊测度值的新方法。利用Choquet积分作为集结算子,自下而上计算各候选方案的综合评价值。最后,通过具体算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进灰色马尔科夫模型成品油消费预测

近年来中国经济放缓,成品油的消费一定程度上受到了抑制,2016年,我国汽柴油表观消费量首次较前年下降.成品油消费税率提高,导致部分成品油生产资本向新能源项目转移.根据GM(1,1)模型和马尔科夫模型时间序列预测的长短期互补,首先用GM(1,1)模型对成品油消费量进行预测,随后利用马尔科夫模型对GM(1,1)预测误差项的状态及状态概率进行预估,采用预测状态与其概率的乘积对GM(1,1)预测值进行修正.结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型误差小,精度高,适于中长期预测.除此之外,组合模型还可以通过增加误差状态划分的个数,以提高模型预测的精度.     

分数阶SEIR传染病模型的残差幂级数解法

SEIR传染病模型在研究传染病和社交网络的信息传播等方面具有重要的应用背景,分数阶SEIR传染病模型对于这些动态系统的传播过程描述更加确切,但是分数阶SEIR模型难于求解.给出一种求解该模型的残差幂级数方法.首先,将分数阶SEIR模型中的S(t)、E(t)、I(t)和R(t)分别用广义泰勒级数展开至k项;再将展开后的表达式带入到分数阶SEIR模型中;利用残差为0来求解未知的系数a_k、b_k、c_k、d_k,得到分数阶SEIR模型的一种级数形式的近似解析解.通过与同伦分析变换法得到的解进行对比,结果表明,残差幂级数法在求解分数阶SEIR模型更有效,其误差更小.     

基于灰色-加权马尔可夫的机械钻速动态预测北大核心CSCD

在钻井工程中,科学准确地预测机械钻速(Rate of Penetration,ROP)对高效钻井以及钻井智能化发展具有重要意义.针对ROP的预测实效性以及波动性大的问题,在灰色系统理论的基础上,结合马尔可夫理论,建立灰色-加权马尔可夫机械钻速动态预测模型.其方法是利用灰色预测模型对ROP进行模拟预测,根据预测值的误差范围划分几个误差分布的状态空间,以不同转移步长间的状态转移信息构建状态转移概率矩阵,再利用该矩阵和不同井段的状态信息,对下一井段的ROP值进行状态空间判断并修正,同时通过不断更新模型中的数据,实现动态实时预测.以南海莺歌海盆地M井进行实例分析.结果表明:经灰色预测模型与加权马尔可夫的有效结合,ROP预测值拟合曲线不仅更加贴近实测值,而且降低了误差的离散性,具有更高的预测可信度,进而有效验证了该模型的有效性.