简介:产学研合作是科技与经济结合的有效形式,协同创新理论对产学研合作提出了更高的要求。从协同创新视角出发,利用基于有限理性的演化博弈理论构建了企业与学研机构间的协同合作决策博弈模型,并对策略选择进行稳定性分析。理论研究和数值仿真结果表明:当企业和学研机构在协同合作中获得的经济收益净值大于其选择中途放弃获得的经济收益时,双方才会全部选择协同合作策略;产学研协同合作总收益、收益分配系数、赔偿系数和协同合作成本对企业和学研机构的决策结果有显著的影响,但作用机制有所不同;政府对产学研协同合作的资助和惩罚机制对企业和学研机构选择协同合作策略有促进的作用,但应将资助和惩罚力度控制在一定范围内发挥其最大激励效用。
简介:为解决以往上市公司集成评价模型中各方法评价结果不一致问题,本文构建了改进集成评价模型。该模型先采用层次分析法、灰色关联度法、因子分析法进行评价,并运用KENDALL-W协和系数法对各评价结果进行事前一致性检验;通过检验后,再分别运用算术平均组合评价模型、Borda组合评价模型和Copeland组合评价模型进行组合评价。为了衡量组合评价与各评价方法的评价结果是否吻合,应用Spearman等级相关系数进行组合评价方法的事后检验,并根据Spearman等级相关系数的大小,选出最优的组合评价方法。最后,对中国26家上市运输公司财务绩效进行了集成评价的实证研究,并以算术平均组合评价模型的标准得分为聚类指标,采用欧氏距离法对26家上市运输公司进行聚类。结果显示:铁路、水路、公路运输各存在一个典型绩优企业,分别是:铁龙物流、北京传媒、海峡股份,四类上市运输公司中铁路上市公司财务绩效最优。
简介:中国倡导共建21世纪海上丝绸之路面临诸多外部不确定因素。为了判别海上丝绸之路合作的演化方向及其实现条件,构建三元策略博弈支付矩阵,以改进复制动态方程模拟有限理性条件下合作的博弈过程,分析博弈均衡点稳定性及其参数条件。模型数值仿真验证了动态方程分析结果,根据仿真图直观给出中方策略建议:大力推进合作示范项目,突破初始不合作均衡;短期内补贴吸引合作,以达成长期公平互利局面;不追求局部利益最大化,容许对方项目收益高于已方;根据博弈地位相对优势,选择有利合作对象与领域;寻找彼此战略利益交汇点,确保长期协同合作绩效;关注国际环境扰动,抓住机遇引导有利演化方向。
简介:云计算是目前国际上诸如信息科学与管理科学中的热点研究课题,其中云资源提供商是构建云平台的基本单元。目前,对云资源提供商进行合理的收益分配机制设计是提升云平台运营能力的一个关键因素。本文建立了一个由多个云资源提供商组成的合作博弈模型,分析了该合作博弈的超可加性和核心非空性,并给出了云资源提供商及其联盟的收益分配方案:核心和Shapley值。通过一些数值算例说明了云资源提供商合作博弈的非凸性,并表明了如何计算这个合作博弈的核心和Shapley值,为云资源提供商设计了一种合理的收益分配机制。本文的结果为研究IaaS(基础设施即服务)云资源提供商的合作行为提供了新的理论依据。
简介:基于分销渠道结构建立了三级供应链合作利润博弈模型,运用Stackelberg博弈求解,分析了各方及渠道利润随合作关系系数的变化情况,并对各成本的外部性进行解析。
简介:为解决一次性n人囚徒困境中局中人如何走出困境的问题,引进了背叛惩罚函数及其严厉度和参与人的背叛愿意度等概念,并用数学论证法证明了如下结果:(1)参与人的背叛愿意度都不超过1。(2)背叛愿意度越大,这个参与人越愿意背叛;(3)背叛愿意度为0零时,这个参与人是否背叛其赢得一样;(4)当背叛愿意度取负数时,其绝对值越大,参与人的合作积极性越大。得到博弈结果的判定法:(1)计算各参与人的背叛愿意度。(2)若至少有一个参与人愿意背叛,则全体参与人都背叛。(3)若全体参与人都愿意合作,则合作成功。例子表明,本结果在理论上可有效地解决中局中人如何走出困境和在给定惩罚机制下博弈结果的预测问题。
简介:建筑市场是一个由复杂社会网络关系构成的系统,企业的竞争力和其在网络结构中的位置和把握网络机会的能力相关。论文从项目合作视角出发,通过建立建筑业企业社会网络模型,并利用区域性案例进行实证。结果发现建筑业不同类型的企业在网络中的位置具有显著不同,服从幂律分布,但本地国有企业占有明显优势,存在市场开放度和竞争不足问题;进一步的,论文通过实证得出了企业市场竞争力受中心度和结构洞中的限制度指标的双重影响,且两个因素之间存在幂律关系。论文的实证结论证明,在不完全竞争条件下,企业要提高自身在建筑市场的竞争力,必须尽可能利用地缘社会关系和政府资源关系,创造和利用网络结构洞,巩固自身在网络中的位置,尽力提高网络个体中心度。
简介:随机需求库存-路径问题(StochasticDemandInventoryRoutingProblem,SDIRP)是典型的NP难题,也是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在。文章通过引入固定分区策略(FixedPartitionPolicy,FPP),将SDIRP分解为若干个独立的子问题,并采用拉格朗日对偶理论以及次梯度算法确定最优的客户分区。在此基础上证明了各子问题的最优周期性策略由分区内各客户的(T,S)库存策略以及相应的最优旅行商路径构成,进而给出了客户需求服从泊松分布时求解最优(T,S)策略各参数的方程组,并设计了求解算法。最后,通过数值算例讨论了上述策略以及算法对于解决SDIRP的有效性。