基于群决策模型的虚拟企业合作伙伴选择问题研究

文章提出了虚拟企业合作伙伴的选择原则，建立了合作伙伴评价指标集；构建了虚拟企业合作伙伴选择群决策模型，利用HLWA算子对模型进行了求解。实例说明了该方法在合作伙伴的选择中的实用性和可行性。     

基于不确定信息的虚拟企业合作伙伴的选择方法

在文章运用统计学中的主成分分析法进行统计分析构建了科学合理的虚拟企业合作伙伴评价指标;继而采用区间数作为评价信息标度值,选用着点累计法针对多人参与评价的虚拟企业合作伙伴选择进行分析。最后得出一种处理包含不确定信息的虚拟企业合作伙伴选择方法,并实例分析了某科技信息公司虚拟企业合作伙伴选择过程。通过实例分析,验证本方法的可操作性和合理性。     

基于三角形直觉模糊数的虚拟企业合作伙伴选择

虚拟企业合作伙伴选择的好坏关系到虚拟企业成果转化的成败.文章针对虚拟企业合作伙伴择优评价过程中存在的不确定性和决策者个人存在一定的犹豫度问题,提出一种基于三角形直觉模糊集的虚拟企业合作伙伴择优评价方法.首先确定了影响虚拟企业合作伙伴择优评价的指标集,给出了基于三角形直觉模糊集的TOPSIS合作伙伴择优评价原理和评价方法.     

基于蚁群优化的多目标资源配置模型及应用

多目标资源配置问题就是将有限资源分配到不同事件来获得预期目标.为满足未来的特定要求,一般需同时对多个目标(如成本最小化或效率最大化)进行优化.为有效获取一组帕累托解,提出一种改进蚁群算法,该方法可通过增加蚂蚁的学习来提高求解效率.通过比较蚁群算法和混合遗传算法所得的实验结果,验证了改进蚁群算法的可行性、有效性及正确性.     

隶属云模型蚁群算法的新应用:生鲜食品多阶段动态定价

文章从收益管理与消费者购买行为的角度出发,建立了生鲜食品多阶段动态定价模型.力图使零售价格动态地跟踪生鲜食品的自身价值波动.为了更好地求解该模型,文章采用了一种基于隶属云模型的蚁群算法.通过对二阶段、三阶段的算例仿真分析,不仅表明该模型优于传统模型,而且所采用算法在收敛率与运行时间方面均优于遗传算法、蚁群算法、改进蚁群算法等.     

求解作业车间调度问题的改进蚁群算法

作业车间调度问题是一个典型的NP-HARD问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注.文章采用了一种改进蚁群算法来求解作业车间调度问题.首先应用蚁群算法获得一些作业车间调度问题的较优解(调度方案);然后这些调度方案中挖掘出一些有用的调度知识;最后应用这些调度知识来辅助蚁群算法完成后续的优化过程.通过将调度知识有效地融入到蚁群算法中,使得改进蚁群算法在优化效率上大大改进.     

基于灰色关联度的虚拟企业合作伙伴选择评价方法

文章构建了基于灰色关联度的虚拟企业合作伙伴择优评价体系,构建了包含产品设计研发能力、企业互补性、企业整体实力、学习和创新能力、企业的可整合性的虚拟企业合作伙伴择优评价指标体系,分析了传统的基于欧氏距离的TOPSIS方法的不足,提出利用灰色关联度改进欧氏距离的度量策略,给出了基于灰色关联度的虚拟企业合作伙伴择优评价方法.最后实证对比分析了传统TOPSIS方法与基于灰色关联度的TOP-SIS方法在虚拟企业合作伙伴择优评价中的优缺点.     

蚁群算法求解路径时间随机的应急资源调度问题研究

在研究应急资源调度问题时常常需要考虑到多种不同的因数,其中路径时间的不确定性直接影响着应急活动的置信度和执行率。文章根据交通工具在道路上行驶的实际情况,采用正态分布的随机数对时间不确定性进行了描述,并设计时间满意度函数将调度时间最短问题转化为时间满意度最大问题;在此基础上加入路径费用最小的目标,建立了多目标的应急资源调度优化模型。采用改进后的蚁群算法对该模型进行求解,得到了问题的非劣解集并借助TOPSIS方法选取最优方案;最后通过算例对模型和算法进行了验证。     

基于耗散结构的高技术虚拟企业组织负熵研究

文章根据耗散结构理论,通过对高技术虚拟企业组织耗散结构形成过程及形成条件进行分析研究,建立了高技术虚拟企业组织的负熵模型,给出了具有可操作性的时效熵和质量熵计算公式,并将其应用于盟主型高技术虚拟企业组织结构评价和选择实证分析中,证明模型的实用价值及其有效性.     

联合风险投资合作伙伴的选择

合作伙伴选择是联合风险投资成功的关键环节.文章分析了主导型风险投资公司选择联合投资合作伙伴的影响因素,将粗糙集理论应用于指标的约简,建立了合作伙伴选择的评价指标体系;运用神经网络法建立合作伙伴选择的评价模型,为联合风险投资选择最佳合作伙伴.将粗糙集理论作为神经网络系统的预处理器,从中挖掘出反应评价指标本质关系的重要属性与伙伴选择知识规则,通过指标的约简提高了神经网络的收敛速度与选择的准确率.最后,实例验证表明,该方法是正确有效的.     

企业虚拟合作模式之选择

根据O livierPerrin等(2004)对虚拟企业所下的定义:虚拟企业是企业因某一具体的项目而结成合作伙伴关系,进而所形成的组织。在本文中我们采用这一定义,因此本文所研究的虚拟企业包括一系列企业间因合作而形成的组织形式。虚拟企业合作模式的选择是建立在企业选择虚拟合作伙伴的     

企业危机事件应急处理的蚁群优化模型

采用新兴信息技术研究企业危机事件应急管理问题已经成为国内外学者广为关注的焦点问题.文章提出了一种基于改进蚁群算法的企业危机事件应急资源调配模型、方法及其应用.在对应急资源调配问题进行标准化建模的基础上,提出了能高效求解该问题的改进蚁群算法.     

虚拟企业伙伴选择指标综合权重确定方法

为了更科学合理地进行虚拟企业合作伙伴选择,在对评价指标体系进行了分析和预处理的基础上,基于专家分析法和粗糙集方法,建立了一种支持混合指标的综合评价指标权重确定方法.该方法能够充分集成决策者主观知识和数据本身客观知识,从而提高指标权重确定的科学性和合理性.最后,以一个仿真算例验证了方法的有效性.     

基于蚁群算法的灰色模型参数估计法

灰色GM(1,1)预测模型中,发展系数和灰色作用均采用最小二乘方法得到,文章提出了一种采用蚁群算法估计发展系数和灰色作用的新方法,并给出蚁群算法的步骤,最后通过一个我国人口数量预测的实例,表明该方法具有较高的拟合和预测精度.     

基于改进信息熵的创新合作伙伴多级可拓优选决策分析

文章针对企业创新合作伙伴的选择过程阶段化、选择对象多样化、指标多层级、专家偏好性等特点,提出了基于改进信息熵与复合物元的创新合作伙伴优选决策模型.通过引入专家决策偏好属性改进信息熵权重,保证创新合作伙伴评价指标权重的客观性与等级明晰性;根据合作伙伴多样化、指标多属性等特征,通过可拓分析方法扩展原始物元,利用逐级关联函数改进可拓优度评价模型,建立了创新合作伙伴的多层级优选决策模型.最后通过应用分析证明了该方法的有效性与可行性.     

碳排放强制上限下的供应链生产与配送协同运作模型

文章分析了碳排放强制上限对制造商的生产、库存以及物流服务商的配送、库存和供货延迟等方面的影响.将碳排放参数融入到生产运作优化建模中,为实现供应链整体最优,构建了基于整体优化的生产与配送协同运作模型.通过对参数赋值,利用ILOG CPLEX进行模型求解,验证了可以通过供应链协同运作优化实现碳减排.研究结果表明:碳排放强制上限下调,不会对供应链总成本有明显的影响;在节能减排方面,协同运作能够比技术投资的性价比更高;生产与配送的协同运作能够以较低的成本满足碳排放强制上限限制.     

虚拟企业混合激励契约设计

解决虚拟企业内部盟主与成员企业间由于信息不对称引起的激励问题,是保证虚拟企业成功运行的必要条件之一.文章以完全信息下的激励契约为标杆,首先分别提出了盟主与成员企业在不同风险偏好下,避免成员企业道德风险的激励契约设计;其次扩展讨论了逆向选择在道德风险之前发生的激励契约设计;最后通过算例,比较、讨论了以上三种契约设计的公平和效率问题.     

基于蚁群算法的生态工业园区环境效益评价

文章运用蚁群算法对与生态工业园区环境效益相关的分类指数公式和综合指数公式进行优化,并构建了环境效益评价模型。以中国平煤神马能源化工集团生态工业园区为例,借助MATLAB7.0软件分别从系统结构类、资源利用类、环境效果类以及经济效果类四个方面对其环境效益进行评价,确定了生态建设前后工业园区环境效益等级。     

高技术虚拟企业产品创新状况评价体系构建

文章在分析了高技术虚拟企业产品创新状况对企业发展重要性的基础上,结合高技术虚拟企业实际发展情况,给出了一种基于模糊信息的高技术虚拟企业产品创新状况评价方法；并结合湖北省某新型材料虚拟企业产品创新现状实证分析了该虚拟企业的产品创新状况.     

虚拟企业生产计划模型研究

针对虚拟企业中盟主企业或某些成员企业可能获得一个订单中多个生产任务的问题,文章提出了一种从全局角度考虑的生产计划.该方法以各企业承担的生产任务为对象,建立生产任务计划的数学模型,然后提出一种多种群退火遗传算法求解.该算法结合多种群遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提高算法的全局寻优能力.最后通过一个数值仿真算例说明了本文算法的有效性.