大数据环境下知识转移时间优化研究

随着大数据时代的到来,知识转移影响因素发生了巨大的变化.通过深入分析大数据环境下知识转移的特性,对大数据环境下的创新网络进行了界定.在此基础上,充分考虑到大数据环境下知识转移主体和知识种类等因素的变化,建立大数据环境下以企业期望利润现值最大化为目标的知识转移最优时间优化模型.然后,对模型进行参数设置,求解知识转移最优时间.仿真实验结果不仅验证了模型的有效性,还得出了对管理有实际应用价值的结论与启示,能为大数据环境下企业确定最优知识转移时间、提升知识转移效率提供决策依据.     

高技术企业技术创新网络的系统动力学建模与仿真

在深入分析高技术企业技术创新网络系统的构成要素及各要素相互关系的基础上,建立了能够刻画高技术企业技术创新网络发展变化的因果关系图与系统动力学模型。并用系统动力学建模工具软件Vensim实现了该模型.同时采用国家高技术产业统计年鉴公布的数据,对模型的有效性进行了验证,实验结果表明模型计算出来的数据与实际数据非常吻合.表明系统动力学方法能够有效模拟协作研发、标准化以及知识转移对高技术企业技术创新网络的发展影响.作为模型的应用,对今后几年高技术企业技术创新网络系统的关键指标进行了预测,并提出了为提高关键指标应采取的措施,为管理决策提供了参考依据.     

考虑换乘费用的城市公交网络随机用户均衡配流模型及算法

文章在引用增广公交网络的基础上,考虑换乘次数对乘客出行时间的影响,引入换乘次数惩罚因子,给出了计算换乘费用的方法,并给出了乘客在公交出行中包括步行时间、等待时间、乘车时间和换乘时间以及换乘惩罚在内的路径费用. 在此基础上,构建了随机用户均衡模型来描述城市公交O-D需求在网络上的分配问题,证明了模型的最优解满足平衡条件,采用改进的MSA算法对模型进行求解. 最后,用一个简单算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

基于节点批量生长机制的无标度网络演化模型

基于网络新生节点批量生长的机制,提出了一种无标度网络演化模型.模型中考虑了新生节点之间的耦合模式,并引入了新的参数,使其更符合现实网络的演化形式.采用主方程法对模型的度分布进行了解析,并通过数值模拟验证了模型具有无标度特性.而且,不同参数取值下较大的簇系数及平均路径长度为网络规模对数成长的特性也表明了该模型具有小世界效应.     

风险转移下的企业动态投资与资本结构研究

考虑到作为内生因素的代理冲突会影响企业资本结构以及信用风险,为此构建了股东风险转移下的代理模型.采用动态规划方法对模型进行求解,并运用数值模拟和参数分析方法,研究股东风险转移以及投资不足所形成的代理问题及其对企业最优资本结构,信用价差以及托宾q的影响机制.研究结果表明,与传统结构化模型相比,股东风险转移以及投资不足形成...     

基于DINs和PSO的组织行动过程选择方法

有效的行动过程是组织成功完成使命的关键.提出了使用动态影响网对行动过程问题进行建模的方法, 通过引入因果强度参数, 替代贝叶斯网络中的条件概率表, 缓解模型在知识获取方面的瓶颈问题, 给出了利用因果强度参数进行概率传播的具体计算方法; 并用粒子群优化算法对模型进行优化求解. 最后结合一个联合作战的想定, 验证了方法可行性和有效性.     

GS匹配算法在企业技术创新网络结构形成中的应用

技术创新网络是技术创新活动新的组织形式,技术创新网络结构随着外部创新企业的加入、网络内部企业间关系的增加和内部企业间关系的重新生成而发生演变.企业合作技术创新活动就是知识交互的过程.在Gale和Shapley双边匹配模型的基础上,探讨企业技术创新网络知识匹配过程中结构的演变,建立一对多网络匹配模型.通过算例,着重讨论技术创新网络的结构特点,指出技术创新网络的知识匹配过程会导致核心结点的出现,使网络的结构向中心化的方向进行演进.     

基于复杂网络的知识转移模拟与分析

借助复杂网络的理论与方法,提出了知识转移网络模型,研究了网络结构对组织中知识转移的作用.对无标度网络、小世界网络、规则网络和随机网络四种典型网络上的知识转移过程进行了模拟,并分析了结果.通过计算三个指标来度量知识转移的效果:知识增长速度v、知识水平方差系数C和Moran系数MC.经过比较研究发现,无标度网络具有明显的结构特性优势,能够提升知识转移的效果.     

排污权价格不确定情境下企业生产决策的均值-方差模型

通过考察作为价格追随者的企业对排污权市场价格的最优反应，推导了排污权市场价格不确定情境下理性企业的随机利润函数及其均值与方差。遵循均值-方差模型的分析框架，以方差作为企业决策风险的基本测度，建立了基于不同典型决策偏好的优化模型，论证了排污权市场价格不确定情境下考虑风险的企业最优决策及其特征，以及外部情景要素变动对最优决策及其优化结果的影响。最后，通过数值模拟分析了不同参数对模型结果的影响，并较好地验证了所得结论。     

基于KIBS的企业技术创新能力形成与演化

企业技术创新需要知识密集型服务(KIBS)的支持,而KIBS促进作用的本质在于KIBS与技术创新的互动.基于KIBS与技术创新的互动关系,提出了互动的宏观与微观系统动力学模型;从单个企业的角度,分析了技术创新能力演化的混沌时间序列;从技术创新网络的角度,分析了网络上技术创新同步的现象;最后,给出了结论.     

我国房地产企业最优资本结构模型的仿真分析

结合我国房地产企业融资负债的特点,基于资本结构理论和期权定价理论量化负债的收益与成本,构建考虑无息负债影响的数理模型,确定房地产企业的最优资本结构,并对其进行仿真模拟.研究结果表明:有息负债利率、公司所得税税率、无风险利率、有息负债占比与房地产企业最优负债率正相关;房价年均增长率、企业资产年波动率与房地产企业最优负债率负相关;随着负债期限的增加,房地产企业最优负债率逐渐降低.     

数字经济、区域高校知识转移与高技术企业创新绩效

讨论了数字经济对区域高技术企业创新绩效的影响，及区域高校知识转移对其路径的作用机制。基于2011~2018年中国省级面板数据测度区域数字经济发展指数，并在此基础上进行多维度计量分析检验。结果显示：数字经济显著促进了高技术企业创新绩效，这一结论在选取邮电历史数据作为工具变量等进行稳健性检验后依然成立。高校知识转移与数字经济形成正向的交互驱动效应。在高校知识转移的作用下，数字经济对高技术企业创新绩效呈现“U”型影响。由空间模型发现，数字经济对于高技术企业创新绩效呈现出负向的空间溢出特点。区域与企业异质性分析结果显示，自然区位与企业规模、所有权结构以及注册类型下的数字经济对于高技术企业创新绩效的影响存在差异。研究结果为高技术企业优化校企合作技术转移策略，探索有效的高技术企业创新驱动路径提供了有益参考，也为政府部门积极谋划数字经济发展战略布局提供了有益的借鉴。     

寡头市场下价格时变产品的最优交货时间策略

针对需求对价格和交货时间的敏感性, 价格与交货时间呈线性关系, 构建了寡头市场下按单生产（make to order （MTO））企业的产品最优交货时间的决策模型, 关注产品之间的替代性以及面临的不同市场竞争环境, 使模型更贴近现实情况. 首先对模型的最优性进行分析, 其次通过数值算例,探讨了顾客偏好系数和替代率对最优决策的影响, 以及寡头企业在竞争与合作机制下的最优选择. 结果表明顾客的不同偏好将带来不同的决策结果, 企业应根据顾客类型进行市场细分并采取不同的决策; 在两企业之间存在替代性的情况下, 缺乏合作的动机, 竞争普遍存在. 但如果两企业想保持稳定的交货时间和价格, 应采用合作机制. 相关结论可以为企业科学进行市场竞争提供有益的指导.     

基于复杂性竞争扰动的铁路货运期权定价模型

针对铁路货运市场特征，利用二叉树刻画运输价格形成过程，引入带有不同运输方式复杂博弈机制的竞争因子，建立铁路货运期权定价模型；首先通过分析铁路局与客户群体利润函数的一阶条件，得到考虑分担率的最优期权执行价格；其次基于双层规划方法构建合约期内不同运输方式的价格竞争过程，在下层规划中采用累积前景理论与多主体强化学习机制刻画客户企业群体的复杂决策；通过数值仿真，分析了引入竞争因子后的运输期权价格变化与客户企业理性特征对各项价格的影响机理；研究发现：1）复杂竞争因子对铁路货运价格，期权执行价格及期权价值产生了明显扰动；2）客户企业的理性特征与最优期权执行价格及期权价值之间具有显著的变化规律，数值分析结果较好地验证了理论分析.     

基于“S”型变化遗忘率与个案网络结构的企业隐性知识传播

隐性知识是现代企业竞争优势的战略资产,具有更高的价值。本文基于小世界网络中SIR模型为基础研究隐性知识传播规律,采用更符合实际的"S"型曲线作为变化遗忘率函数,构建遗忘率随时间变化的隐性知识传播复杂网络模型,使得该模型更能准确预测企业内部隐性知识传播过程;还采用随机抽样方式对C企业的所有员工发放调查问卷4500份,最终回收问卷4320份,获取C企业知识传播网络参数,对其隐性知识传播过程进行案例仿真。研究结果显示:遗忘率及其函数参数的变化对隐性知识传播的最终规模有重要影响。越大的初始遗忘率使得企业隐性知识传播的最终规模也越小,遗忘速度越快,隐性知识传播范围也越小;相比常数遗忘率的模型,考虑变化遗忘率的隐性知识传播随时间变化的最终规模要大。     

阵面分布不均匀的相控阵天线维修优化模型

为解决大型相控阵天线维修成本高及维修时机难以确定、维修优化建模难度大、优化模型仿真计算困难等问题,提出一种基于区域量化的天线阵面维修优化模型。通过分析天线单元失效对天线性能的影响,建立了天线阵面的区域量化模型,将天线阵面的维修问题转化成多个子区域的维修优化问题。在此基础上,以使用可用度为约束条件、以单位时间维修费用最小为优化目标,建立了阵面分布不均匀的大型相控阵天线视情维修优化模型。算例仿真与分析表明,提出的模型真实有效、可行性强,能够很好地解决阵面分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。     

考虑声誉效应的应急物资储备系统动态激励模型

突发灾害发生后,应急物资需求量呈现爆发式增长,充足的应急物资对于保障灾后救援效果以及减少经济损失具有重要作用。通常情况下,政府在灾前委托一个或多家企业储备应急物资,一旦突发灾害发生,立即调拨所需物资至受灾区。但在实际情况下,由于政企合作契约的不完备及政企目标的差异与信息的不对称,企业很容易出现偷懒、消极怠工等道德风险,突发灾害发生时很难保障充足可用的应急物资。为此,在政企委托代理关系的基础上,引入声誉效应机制到政府和两个企业组成的应急物资储备系统,构建了考虑声誉效应的应急物资储备系统动态激励模型,求解了政企多期合作下政府最优奖惩系数和企业最优努力水平,给出了声誉效应机制发挥长期激励作用的条件。与不考虑声誉效应的应急物资储备系统激励模型相比,在一定条件下考虑声誉效应的应急物资储备系统动态激励模型可以提高企业努力水平,实现了供应链系统成员收益帕累托改善,降低了企业出现道德风险的可能性,有利于维护政企之间长久稳定的合作关系。     

商业模式PNMP-CET@I反馈调节分析模型:蚂蚁金服案例

本文认为商业模式创新是一个反复调整的过程,基于商业模式冰山理论和CET@I方法论,构建了商业模式PNMP-CET@I反馈调节分析模型.该模型综合考虑各类环境因素,基于集成的思想对各要素进行综合集成分析,进而对现有的商业模式进行优化调整.应用本文提出的模型进行案例研究,集成分析结果得出蚂蚁金服的商业模式优于传统金融的商业模式,希望给互联网金融企业和传统金融企业的发展提供新的思路和管理启示.     

A transfer forecasting model for container throughput guided by discrete PSO

Abstract Accurate forecast of future container throughput of a port is very important for its con struction, upgrading, and operation management. This study proposes a transfer forecasting model guided by discrete particle swarm optimization algorithm （TF-DPSO）. It firstly transfers some related time series in source domain to assist in modeling the target time series by transfer learning technique, and then constructs the forecasting model by a pattern matching method called analog complexing. Finally, the discrete particle swarm optimization algorithm is introduced to find the optimal match between the two important parameters in TF-DPSO. The container throughput time series of two im portant ports in China, Shanghai Port and Ningbo Port are used for empirical analysis, and the results show the effectiveness of the proposed model.