创新合作伙伴的SVM-TOPSIS优选决策分析

针对协同创新过程中不同阶段的特征,基于支持向量机(SVM)与直觉模糊集理论,构建了创新合作伙伴的两阶段选择指标体系及"初选——精选与优化"决策模型。初选阶段,针对初选合作指标体系,利用SVM缩小创新合作伙伴的选择范围;精选与优化阶段,在充分考虑协同创新过程中的创新伙伴多属性、群体决策性等特征的基础上,利用直觉模糊集TOPSIS法,最终确定协同创新合作伙伴。最后,通过对某医药企业创新合作伙伴选择的算例分析,证明了该决策模型的可行性,为协同创新合作伙伴的优选问题提供新的决策思路与方法。     

跨国公司国际战略联盟合作伙伴选择的探索

在跨国公司国际性联盟的组成过程中,伙伴选择及优化具有非常重要的理论和现实意义.对跨国公司战略联盟合作伙伴的选择进行定量的分析，将合作伙伴的选择分为三个阶段：利用模糊聚类对合作伙伴进行初步选择；基于模糊综合评判法的综合评价；基于加权择近优化原则的决策选择.对于不同的选择阶段，分别提出了不同的评价指标，以便迅速地选出潜在的合作伙伴，并全面合理地选出较优的合作伙伴，为第三阶段的优化选择做准备.同时由于传统的双边联盟已经向多边联盟发展，也尝试用多目标决策分析法对联盟中合作伙伴数量的确定进行初步的探索和研究.     

虚拟企业合作伙伴选择模型研究

为虚拟企业选择灵捷、相容及有竞争力的合作伙伴建立模型.用关系理论对潜在的合作伙伴进行过滤可快速剔除不合格的候选伙伴,从伙伴选择的影响因素出发,构建并实现了不确定多属性决策的单目标最优化模型.该模型简洁、合理,且所需计算量较小.组建者在环境不确定且许多相关信息不能准确给出的情况下以此模型决策十分有效.     

粗糙集与遗传算法的虚拟企业伙伴选择

针对虚拟企业伙伴选择过程中传统的属性权重设计方法过多依赖于主观经验的缺点,虚拟企业伙伴选择过程中决策因素多、信息量大、候选投标伙伴数量多等问题,提出一个基于粗糙集和自适应遗传算法的虚拟企业伙伴选择算法.利用粗糙集的知识熵,为潜在伙伴企业的样本数据集建立决策系统,使得在不需要任何先验知识的前提下,得到客观的评价指标的权值.同时,该算法将自适应遗传算法运用于最优伙伴的选择模型中.通过将该算法与标准遗传算法的实验结果对比,证实了该算法的可行性和有效性.     

国际工程EPC总承包商联合体伙伴优选研究——基于任务和情境视角

国际工程EPC总承包项目往往需要组成联合体进行投标及实施,联合体伙伴的选择往往关系到项目的成败,是极需要解决的问题.本文在任务和情境视角下,分析了EPC联合体组成企业之间的关系和特点,构建了联合体伙伴选择指标体系,并采用考虑主体可靠程度的Z-number模糊数建立评价模型,将模糊推理引入PROMETHEE方法建立优选模型完成方案的排序与选择.最后,文章用实例验证了所提出的模型并证实了该优选决策模型能合理对评价结果进行处理并对备选方案进行排序,为选择合作伙伴提供一种新的思路和方法.     

自适应两阶段大规模约束多目标进化算法

针对求解大规模约束多目标优化问题时遇到的收敛速度慢和可行解难以找到的困难,提出了一种自适应两阶段大规模约束多目标进化算法。首先,算法在第一阶段根据决策变量的性质,自适应地选择部分变量进行优化,且不考虑任何约束使种群快速跨过不可行区域,逼近无约束帕累托前沿。其次,算法在第二阶段考虑全部的约束,利用ε约束处理技术对变量进行整体优化;同时,利用存档将进化过程中获得的可行且非支配的解保存并更新,以不断地提高种群的收敛性与多样性。最后,将所提算法与其他6种算法在37个测试函数上进行实验对比,结果表明：所提算法在25个函数上取得了最佳结果,且分别至少在31个函数上优于对比算法;所提算法在90%以上函数中的可行率都能达到100%,可以有效地解决大规模约束多目标优化问题。     

虚拟企业伙伴选择支持系统框架研究

针对虚拟企业伙伴选择问题,应用决策支持系统理论及开发方法,设计了虚拟企业合作伙伴选择支持系统总体框架,并对系统进行了内部结构设计．该系统保证了选择过程的客观性、适用性和操作便利性,为虚拟企业迅速有效地选择合作伙伴提供了强有力的工具．     

伙伴选择问题的多Agent强化学习演化博弈方法

为了解决可供选择的企业伙伴组合规模日益扩大的问题,根据企业结盟伙伴选择招、投标问题的特点,建立了实现竞标费用和拖期惩罚费用之和最小的非线性整数规划模型.利用多Agent的强化学习思想和协调机制,在演化博弈算法的基础上,提出了多Agent强化学习演化博弈算法.将算法在多个不同规模的仿真实例上与遗传算法和演化博弈算法进行了对比分析,研究结果表明,该方法在处理规模较大的伙伴选择问题上,计算速度和达优率两方面的综合性能优势明显.     

制造商与供应商建立合作伙伴关系的两阶段博弈分析

本文在介绍我国制造商与供应商竞争关系现状的基础上,针对独立的供应商定价决策和制造商订货决策问题,建立了制造商主导合作伙伴关系的两阶段博弈模型,分析讨论了双方建立战略合作伙伴关系的必然性和可能性,并提出了制造商与供应商在建立战略合作伙伴关系的过程中应该注意的三个问题．     

基于自我分类的供应链合作伙伴选择模型

针对供应链研究仅停留在合作伙伴选择模型和方法的构造之上,忽略了供应链成员相容问题,提出基于自我分类理论的供应链合作伙伴选择的两阶段模型.在筛选阶段,建立基于自我分类理论的评价指标体系,候选合作伙伴企业透过核心企业原型去人格化,进行企业自我分类及显著性检验;在整体规划阶段,根据供应链的总体目标,选择能够最大化实现市场机遇...     

考虑吸收能力的企业合作研发模式博弈分析

该文在AJ模型和后续研究的基础上引入吸收能力因素,构建了一个考虑吸收能力的合作研发两阶段博弈模型,对企业合作研发模式选择进行分析。该文认为当合作伙伴之间的吸收能力存在较大的差距时,将会存在合作模式选择的矛盾。企业应选择与自身研发实力相仿的、技术上具有较强互补性的企业进行合作。     

敏捷制造环境下生产组织多目标决策方法

为了实现决策的优化,建立了产品映射分类模型及其生产供应链体系,在此基础上为解决供应链合作伙伴的选择问题,归纳出了考评合作伙伴的指标体系;运用层次分析法(AHP)建立了多目标决策的数学模型,并结合产品开发进行了分析计算。最终结果能客观反映实际情况,对企业进行敏捷制造实现优化的生产组织具有指导意义。     

基于CPS的协议识别优化算法

目的：自美国将CPS的发展列为重点研究项目,引起了各国广泛的关注。不同于传统的系统,在通信方面,CPS融合了大量的异构网络,其规模远大于现有的控制网络。为提高对协议识别的效率和准确度,并对其进行分类,系统中大量数据传输带来的网络拥堵是我们要解决的主要问题。方法：基于网络流的特征,提出了对协议进行识别的变精度粗糙集的权值计算法和决策构造优化算法。结果：基于变精度粗糙集算法协议识别算法,其准确率可达98.7%。结论：基于变精度粗糙集的决策算法相较于普通决策算法,其识别准确度更高、更容易实现。     

基于遗传算法的虚拟企业伙伴选择及优化

伙伴选择是组建虚拟企业的关键,运用遗传算法进行伙伴选择是选择优秀伙伴的一种良好的方法。主要介绍了虚拟企业的基本概念,以及虚拟企业中伙伴选择的原则及其影响因素,随后介绍了遗传算法及其解题步骤,最后着重说明了基于遗传算法的虚拟企业伙伴选择的过程及优化模型,并且用事例加以说明。     

基于遗传算法的虚拟企业伙伴选择及优化

伙伴选择是组建虚拟企业的关键,运用遗传算法进行伙伴选择是选择优秀伙伴的一种良好的方法.主要介绍了虚拟企业的基本概念,以及虚拟企业中伙伴选择的原则及其影响因素,随后介绍了遗传算法及其解题步骤,最后着重说明了基于遗传算法的虚拟企业伙伴选择的过程及优化模型,并且用事例加以说明.     

企业战略联盟的投资收益分配问题研究

企业战略联盟是企业战略柔性实现的外部途径，对于参加战略联盟的各成员来说，其最终目的是要获得应有的经济效益。因此，战略联盟的各伙伴之间能否实现合理的收益分配将成为决定该联盟成败的关键问题。在对企业战略联盟中确定收益分配比例的基本原则的基础上，综合考虑联盟内各伙伴之间的投资及其所承担的风险，应用模糊综合评判方法，提出了一种合理的收益分配比例公式，并对此方法进行了实例验证。     

面向最优加工成本的合作伙伴选择方法

针对面向加工制造的合作伙伴选择,强调了招标之前的任务分解,提出了初选、细选、精选"三步走"的解决方法。根据任务之间及任务所对应的合作伙伴之间的关系,基于加工和运输总费用最小化原则,建立了合作伙伴选择的优化模型。着重对合作伙伴评价方法中精选方法的算法进行研究,提出了一种新的算法——混合遗传模拟退火算法来进行精选,解决了单纯使用遗传算法使结果可能陷入局部最优解的弊端。通过实例证明,这种混合算法具有很强的搜索能力,结果跳出了局部最优解,能够解决实际问题。     

粗糙集理论在水资源管理群决策中的应用

为丰富水资源管理群决策方法并促进粗糙集理论在水资源管理中的应用,针对水资源系统特点,将基于粗糙集权重的多属性决策方法与Borda打分法结合应用于水资源管理群决策中.通过实例验证了方法的合理性及有效性,为解决水资源管理的复杂决策问题提供了新的途径.     

基于Vague集的工程项目发包模式选择决策研究

针对工程项目发包模式选择影响因素众多、过程复杂、不确定性等特点,将其视为一个模糊多属性群决策问题.在分析并确定项目发包模式决策属性集的基础上,提出基于Vague集的多属性群决策方法,采用Vague集中真假隶属度和未知度描述对发包模式的满足/不满足程度和犹豫程度,解决发包模式优选过程中的模糊性和不确定性问题,引入Vagu...