基于演化博弈的企业合作创新策略研究

doi:10.12341/jssms13979

系统科学与数学 ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (10): 1766-1776.DOI: 10.12341/jssms13979

基于演化博弈的企业合作创新策略研究

吴军¹，郝伟怡¹，张天星²，袁文燕³，徐广姝⁴

1. 北京化工大学经济管理学院,北京 100029; 2. 中信银行股份有限公司, 北京 100010;3. 北京化工大学数理学院, 北京 100029;4. 北京物资学院物流学院, 北京 101149

出版日期:2020-10-25 发布日期:2020-11-16

PDF ( 106 ) 引用

吴军，郝伟怡，张天星，袁文燕，徐广姝. 基于演化博弈的企业合作创新策略研究[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(10): 1766-1776.

WU Jun,HAO Weiyi,ZHANG Tianxing, YUAN Wenyan, XU Guangshu. Research on Enterprise Cooperation Innovation Strategy Based on Evolutionary Game[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2020, 40(10): 1766-1776.

Research on Enterprise Cooperation Innovation Strategy Based on Evolutionary Game

WU Jun¹ ,HAO Weiyi¹, ZHANG Tianxing² ,YUAN Wenyan³ ,XU Guangshu⁴

1. School of Economics and Management, Beijing University of Chemical Techonology, Beijing 100029; 2. China CITIC Bank Co.Ltd., Beijing 100010; 3. School of Mathematics, Beijing University of Chemical Techonology, Beijing 100029; 4. School of Logistics, Beijing Wuzi University, Beijing 101149

Online:2020-10-25 Published:2020-11-16

在国企混合所有制改革和``互联网+''的背景下, 传统企业与互联网企业的合作是大势所趋. 文章以联通混改为背景, 采用演化博弈理论研究电信企业和互联网企业合作创新策略选择问题.首先, 构建了电信企业和互联网企业的合作创新博弈模型. 其次, 在求得模型均衡点的基础上, 深入分析了成本、收益以及分摊系数等参数对于系统演化路径的影响. 最后, 引入违约赔偿来引导系统向帕累托最优解演进. 研究表明, 单位产品期望额外收益和销量的增大、成本的减少, 有利于电信企业和互联网企业向合作创新的方向演进; 合理的收益分配机制和适当的违约赔偿有助于削弱双方企业的利己主义思想, 实现合作共赢.

关键词： 合作创新, 演化博弈, 帕累托最优, 稳定性分析.

Under the background of mixed ownership reform and ``Internet Plus", the cooperation between traditional enterprises and Internet companies becomes the trend. By using game model, the cooperation strategy between telecom companies and Internet companies is studied in this paper. Firstly, the cooperative innovation evolutionary game model is constructed. Secondly, the parameters such as cost, income and contribution coefficient are analyzed. Finally, liquidated damages are introduced to guide the system to the Pareto optimal solution. Research shows that reasonable parameter settings, income distribution mechanism and liquidated damages help to ensure the system optimality.

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[1]	时胜男，徐勇，苏勇. 网络演化知识博弈模型与算法[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(3): 423-433.
[2]	庄新田，车泰根，苏艳丽，王锦红. 基于三群体演化博弈的小额贷款公司贷款保证保险研究[J]. 系统科学与数学, 2019, 39(5): 743-754.
[3]	徐勇，苏雪，王金环，时胜男. 非对称企业合作创新网络演化博弈[J]. 系统科学与数学, 2019, 39(12): 2057-2069.
[4]	王先甲，顾翠伶，赵金华，全吉. 随机演化动态及其合作机制研究综述[J]. 系统科学与数学, 2019, 39(10): 1533-1552.
[5]	王龙，杜金铭. 多智能体协调控制的演化博弈方法[J]. 系统科学与数学, 2016, 36(3): 302-318.
[6]	郑月龙，张卫国. 时间成本、多人雪堆博弈与合作演化研究[J]. 系统科学与数学, 2016, 36(11): 1933-1944.
[7]	葛美侠，赵建立，李莹. 基于添加惩罚策略的囚徒困境博弈的网络演化模型与分析[J]. 系统科学与数学, 2016, 36(11): 2041-2048.
[8]	王凤莲，赵骅. 基于~AJ 模型的集群企业合作创新收益分析[J]. 系统科学与数学, 2016, 36(10): 1688-1698.
[9]	程代展，赵寅，徐听听. 演化博弈与逻辑动态系统的优化控制[J]. 系统科学与数学, 2012, 32(10): 1226-1238.
[10]	石岿然，马胡杰，肖条军. 供应链成员间信任关系形成与演化研究[J]. 系统科学与数学, 2011, 31(11): 1386-1394.
[11]	王龙;伏锋;陈小杰;楚天广;谢广明. 演化博弈与自组织合作[J]. 系统科学与数学, 2007, 27(3): 330-343.

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