权力对组织成员竞争行为的影响：被调节的中介模型

权力的行为效应是近年来组织管理领域的热点话题。尽管组织中个体的权力会影响其竞争意识，但权力通过何种机制以及何时增加组织成员的竞争行为尚不明确。为弥补上述不足，在整合权力的接近-抑制理论和自我评价理论的基础上，通过实验和调查两种不同的研究设计探索了权力影响组织成员竞争行为的内在机制和边界条件。研究结果表明：权力通过自信间接影响组织成员的竞争行为(研究1和研究2),这种间接效应又受到权力合法性感知的调节(研究2)。当组织成员感知到权力合法性较高时，权力通过自信影响竞争行为的正向中介效应显著；当组织成员感知到权力合法性较低时，上述中介效应不显著。     

群体决策的权力与权力指数

群体决策是一个多阶段序列过程。本文定义了群体决策中权力概念，提出了基于信息熵的权力指数。文中分析了一般群体决策的行为过程，量度了群体序列决策中不同决策者的权力指数。本文的主要结论是：群体决策过程中，系统的熵单调减少；群体决策的结果的受选民的影响最大。     

大股东权力对我国上市公司业绩的影响研究

本文以2003-2016年中国沪深上市公司为研究样本，采用基于合作博弈理论的Shapley权力指数测度第一大股东权力水平，考察了大股东权力对公司业绩的影响.研究发现：1）大股东权力水平对公司业绩有显著的促进作用，大股东权力水平的提高有利于公司业绩的提升；2）大股东存在"更少掏空效应"，即权力水平提升抑制了大股东掏空行为，有效提高了公司业绩；3）大股东存在"监督效应"，即权力水平升高增加了大股东监督经理人的动力，缓解了代理问题，改善了公司的经营业绩；4）进一步的研究显示，大股东权力对公司业绩的提升作用在非国有企业中更强，同时大股东权力的提高有利于市场业绩的提升、业绩风险的降低以及长期业绩的提升.本文较为全面地从大股东权力的视角展现了所有权结构对公司业绩的影响，有助于理解中国背景下所有权结构与公司业绩的真实关系.     

基于SNA的复杂项目组织权力量化及实证

在社会网络分析(social network analysis, SNA)中, 中心度和中心势是衡量个人(团队)结构位置和权力指针, 也是刻画权力的关键指标. 基于该理论, 分析了复杂项目组织权力和关系的联系以及权力量化方法, 包括六个重要指标: 个体中心度、整体中心势、个体中间中心度、整体中间中心势、个体接近中心度和整体接近中心势, 以衡量整个组织及组织中某个单位的权力特征. 以2010年上海世博会工程建设组织为案例, 分析正式组织结构和组织社会网络结构下的权力界定区别, 并进行两种视角下权力的比较. 结论表明: 正式组织结构下的权力和项目组织网络下的权力并不呈现一致性的状态, 但后者更接近现实, 更有助于组织设计和组织管理.     

基于社会网络及观点交互的非二元投票决策权力测度方法

社会网络视角下，考虑投票者之间的观点交互对投票行为的影响，将投票者基于社会关系影响他人行为进而影响决策结果的能力定义为隐性权力，基于知识水平、个体影响力和自信度等因素分析投票者之间的观点交互及其对投票结果的影响，提出了非二元选择下隐性权力的测度方法，并分析了社会关系结构、个体影响力及知识水平对隐性权力指数的影响。结果表明：隐性权力有正、负之分，连接广泛且紧密的个体拥有更多的隐性权力；个体影响力与隐性权力正相关，但影响力最高或最低的个体除外；而知识水平与隐性权力之间不存在明确的相关关系。所提方法不再拘泥于根据决策规则测定投票权力，而是更加关注观点交互的影响，为关键投票者的识别提供了新视角。     

方案排序的加权投票制权力测度模型

在二元选择下，测算加权投票制的表决权的大小有两种广泛被接受的方法，即Shapley-Shubik指数法与Banzhaf指数法，但它们都不能解决多备选方案或多候选人时决策个体的权力问题。本文利用排序距离来度量不同群体偏好序差异，从而提出了无论被选方案或候选人是两个还是两个以上的加权投票制下对方案或候选人进行排序的决策个体权力计算方法，并进行了实例分析。     

高校最佳人力资源管理实践对组织绩效的影响

建立了高校最佳人力资源管理实践与高校组织绩效关系模型,证实了高校最佳人力资源管理实践与组织绩效的关系.高校最佳人力资源管理实践由员工选拔与配置、激励机制、参与和绩效管理四个维度构成.高校组织绩效由员工满意度、教学科研绩效、社会满意度和财务绩效四个维度构成.以700名高校教职员工为对象, 运用结构方程模型检验了两者之间的关系.研究表明：员工选拔与配置对员工满意度和社会满意度具有显著的正向影响;激励机制对教学科研绩效和财务绩效具有显著的正向影响;参与对社会满意度具有显著的正向影响;绩效管理对员工满意度具有显著的正向影响.     

启发式仿真优化方法在设备配置中的应用研究

仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题，基于模型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。由于实际物流系统的复杂性及其本身的随机性，重要物资设备的合理化配置问题需要使用仿真优化方法来解决。港口拖轮是港口物流系统中重要的设备，对拖轮总体配置进行优化研究，提出拖轮数量及马力配置的合理方案，以适应港口的发展，具有重要的现实意义。利用仿真优化方法的原理，开发了一套港口拖轮配置启发式仿真优化系统，能得出理论上最佳的拖轮配置方案，辅助管理者做出科学的决策。     

自组织时分多址数据链网络的仿真框架

数据链协议的性能分析是无线网络设计及参数选取中的重要环节，基于网络仿真工具OPNET构建了自组织时分多址（S-TDMA）数据链网络的仿真框架，并用于模拟航空移动通信的数据广播应用。该仿真框架为协议详细配置了物理层、链路层及应用层模型，可以设置不同的信道特性以及应用场景，便于仿真分析端到端延时、吞吐量、预约冲突率等协议性能，从而选择最佳的网络运行方案。     

团队权力分布与绩效非线性关系:灭火救援团队仿真

以基于Agent的灭火救援人工团队研究团队权力分布与绩效之间非线性关系.研究发现:1)团队权力因子可以分为"集权因子"和"自主因子";2)高绩效团队应使"自主因子"处于自我管理状态,"集权因子"处于集权管理状态;3)"自主因子"对团队绩效取决定性影响;4)提高团队在"集权因子"上的综合决策能力可以改善团队绩效.     

改进点格自动机交通网络模型及交通系统自组织现象的研究

基于点格自动机的原理,提出一种比较切合实际的改进点格自动机交通网络模型。该模型把交通网络分为“道路”和“路口”。用队列来模拟“车流”,车辆密度分为三档。在此模型基础上,研究了不同情况下交通系统中的自组织现象。理论上分析了自组织形成的动态过程。并进行计算机仿真     

交通流自组织及其基于自组织理论的管控模式研究

论证了交通流中存在自组织现象，对交通流中的耗散、相变和协同进行了数学描述，利用小波分析对交通流中的分形进行了初步的实证研究；最后，提出了一种以序参量优化为主导管控、以输入信息为诱导管控并相互集成的、基于自组织理论的交通流管控模式．     

基于自组织理论的交通流初步研究

分析和阐述了应用自组织理论进行交通流研究的可行性及合理性,提出了基于自组织理论的交通流研究的构想和框架;对交通流中的耗散、分形进行了初步研究,提出了一种基于自组织理论的交通流管控模式．     

汽车控制系统开发的仿真支持技术

通过应用仿真技术为汽车控制系统的开发提供技术支持以解决汽车控制系统在测试与评估阶段遇到的问题。文章阐述了汽车动态模型、交通环境模拟模型及其集成的图形化仿真软件的研究开发。所开发的汽车动态模型包括了牵引力模型、传动系统模型和制动系统模型。交通环境模拟模型包括交通流量模拟模型和驾驶员行为模拟模型。集成的模拟软件系统能为汽车控制系统如自适应定速巡航系统的开发提供完整的模拟仿真环境。     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles，CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响，构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略，构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则，通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数，研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力，且车流通过交叉口区域的延误显著降低；同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响，呈现出随着控制区长度的增加，车均延误逐渐降低并趋于稳定。     

城市交通干线递阶模糊控制及其神经网络实现

利用大系统的分解-协调思想、模糊理论和神经网络技术来进行城市交通干线的实时协调控制.把交通干线作为一个大系统,子系统为干线上的各个交叉口,在此基础上,设计了一种城市交通干线的两级模糊协调控制算法并用BP神经网络实现.控制级在线调整各子系统的信号周期和绿信比;而协调级则根据测得的交通信息协调相邻子系统间的车辆数.控制目标是使干线交通畅通并使平均车辆延误时间尽可能小.最后进行了仿真研究,结果表明,该方法比车辆全感应式控制能有效地减小平均车辆延误.     

基于Agent与模糊逻辑的车辆换道仿真模型

提出了基于Agent的多车道交通流协调控制系统的层次模型,该系统中各Agent之间的信息交流都是双向的.建立了车辆换道行驶、加速或减速等的模糊规则库.车辆的行为由一系列模糊规则来决定.在车辆的换道策略中使用Agent技术,可以克服传统模型中主要依靠车间距来决定换道,车辆之间没有相互作用的缺点.通过计算机仿真,验证了模型及规则的有效性.     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

一种交叉路口信号优化控制模型的研究与仿真

交通信号优化是智能交通控制中的难点。对单交叉路口信号控制提出了一种优化控制模型,该模型先以三层BP人工神经网络对交叉路口的车辆到达进行预测,并根据交通流饱和度理论,用模糊控制器对路口各方向的绿灯时间进行调整。仿真研究表明提出的控制模型可以提高交叉路口通行能力,减少车辆延误,达到交通信号优化的目的,同时比传统方法能更好地适应变交通流的情形。如果做进一步的研究可将该控制方法应用于多路口的区域交通控制,有较强的实用性和推广价值。