文摘
区域合作创新系统是一个非线性的复杂系统,具有明显的不确定性特征方面的成员选择和演化。蚁群算法,可以协同优化决策的不确定性,是一种有效的工具来解决不确定性决策路径选择问题。它可以提高合作效率的每个子系统,实现有效合作的目标。通过分析区域创新系统的协同进化机制、区域协同创新系统的评价指标体系,建立了考虑不确定性的协作系统。合作的不确定性决策模型构造确定区域创新体系的合作创新效率。改进的蚁群算法信息素的蒸发模型遍历优化识别区域协同创新系统的最优解。蚁群的协作功能包括信息素扩散,所以当地更新更灵活和更合理的结果。最后,该方法应用于区域协同创新系统。
1。介绍
合作创新是一种集成产品开发模式,结合了人类设计方法和创新技术。不仅是个体的创新行为也是一种集体创新[1- - - - - -5]。创新可以是一个概念设计的结果对象,程序,或实体模型。合作创新进行生产改善所需的功能,加快产品开发过程,并使其有更好的经济特征。合作创新需要协作决策(6]。它是一个综合性的过程参与。从多个可行的解决方案,需要协作决策集团为主体,定量和定性分析,选择最佳的顺序。有协作决策过程的四个阶段:确定合作的标准(目标);提供一些可行性的合作项目;做量化处理;选择最好的计划。提高可靠性和可靠性的分析评价,提出了基于层次分析法的灰色相关分析方法和发展方案分析和评价系统。大多数对合作创新的研究基于模型评价国内外使用评价决策模型结果的基础上,主要生产函数法,层次分析法,模糊综合评价,DEA方法,灰色评价方法,物元分析方法,人工神经网络方法,德尔菲法、综合指数法,等等。研究的视角主要集中在国家、区域、和其他宏观评价决策7- - - - - -9]。
联邦政府研究机构的创新绩效评价体系是代表和政府绩效与结果法案》(GPRA)成立的框架和系统的基础。它把绩效评估从“输入-输出”变成“target-results”模式。韩国把科学和技术的发展方向为核心和客观测量的项目完成程度的检验项目的目标设置。经合组织提出,合作创新评价和决策的核心是存货投资,技术、知识更新和溢出效应,等等10- - - - - -14从的角度知识创新的过程。Pia Hurmelinna-Laukkanen和皮埃尔Barbaroux等人研究了合作创新评价与决策从创新主体的角度。
2011年4月24日,胡锦涛同志明确提出,应该提倡积极合作创新的一次演讲中清华大学成立一百周年。随后,教育部和财政部联合发布合作创新项目的大学,被称为2011计划(15- - - - - -17]。李Xiong,陈进,谢Xuemei和其他学者研究合作创新深入从协同的角度评价协同创新的决策。当代世界的经济竞争主要表现为科学技术的竞争。社会经济结构和经济关系和海关在知识经济的时代有了显著的变化。区域创新体系是一种有效的工具来发展经济。与其他工具不同,区域创新系统是一个更灵活的政策工具。区域创新系统的性能的评估可以提供科学依据的判断,建立,区域政策的调整。很多研究人员注意。研究主要关注网络组织类型,操作,和机构改革的协同创新机制的基础上的协作和进步。没有太多的工作,利用数学模型来研究协同创新能力的改进过程18- - - - - -22]。
在综合国内外研究,研究方法主要是局限于讨论和总结的经验。这项研究基本上是关心的战略目标、组织结构、系统开发等方面的定性分析。有更多的定性分析定量评价,更少和定量评价模型仅仅是一个通用模型。缺乏合作创新的行业特点专门设计合作创新决策评价模型是一个主要的缺点。通过评价模型研究合作创新决策仍然是罕见的。没有引入蚁群算法对合作创新的研究到目前为止。
2。不确定性决策模型的建设区域协同创新系统
区域创新体系基本上是一样的蚁群算法在很多方面,如协同优化的目标和过程不确定性决策。然而,有很大的不同在系统优化决策路径的不确定性引起的局部因素的变更(23- - - - - -25]。因此,本文建立了一个基于信息素扩散的蚁群模型反映了信息素。这个模型可以提高协同创新系统的合作能力的方向进化路径选择,进一步优化和负载平衡的资源在区域创新系统中,并加快协同决策的过程。蚁群优化模型的指导下,可以提高的价值创新和区域创新系统的创新效率的提高。
2.1。模型建立
的成员区域协同创新系统(大学,科学研究机构,企业,参与成员的政府金融机构)等其他创新技术实现创新改进通过合作,也就是说,更有效的创新,缩短创新周期,和更强的知识转移能力。合作可以产生两种类型的驾驶模式:首先,理论创新是通过合作创新高校内部某些科目。第二,高效创新的最终目标,缩短创新周期和更强的知识转移能力是通过制度创新实现由原来的组织(26- - - - - -28]。
为了便于分析,被定义为区域协同创新系统,被定义为一个子系统的大学,被定义为一个子系统的科学研究机构,企业被定义为一个子系统,被定义为一个子系统。护理包括的协作机制,,,。因为不确定性的特点,不稳定性和非线性的协调机制、区域合作创新系统将会受到本身和外部环境的影响。复杂变化的总体状况、结构和功能的影响根据协同学的基本原则将会发生。材料、能源、信息交流和协作中存在内部子系统之间以及系统和外部环境;因此,系统不稳定可以用来描述进化过程,和演化规律可以通过识别的命令参数抓住区域协同创新系统(29日]。
为了进一步简化讨论,代数余子式介绍了;然后,区域合作创新系统抽象为1型:
协作机制的本质是寻找一个有效的协作解决方案基于复合系统的结构功能特点,总体性能区域协同创新体系大于性能+++和可以获得其最大:
被定义为复杂系统的状态参数,,被定义为系统与进化的初始状态条件限制,和套是;然后,公式(2)如下:
2.2。状态参数分析和模型评估
不稳定的区域创新系统是一个复杂系统的一般特征。控制参数达到一个临界值时,系统就会失去稳定性和转换成一个不稳定的状态,直到一个新的稳定状态的出现。
图1显示了区域创新体系的演化过程。关键控制参数是系统的状态参数,状态参数显示的订单时,系统的性质和程度改变了如图1。
区域协同创新系统是一个复杂的系统,各个子系统之间,没有简单的线性关系,而是相互影响、相互制约的一种非线性关系。区域创新系统的演化方向是多方向的。的评价目标、区域协同创新系统的成员专注于不同的目标。
大学有效地使用各种科技创新资源(包括人员、组织、设备、设施、资金等有形资源,一个创新的文化、政策机制、无形资源和组织管理)。许多高水平科技创新(包括论文、书籍、专利和奖项,以及创新人才的直接结果和成就在经济和社会领域和其他间接的结果)是通过知识创新、技术创新、变革和管理创新,和其他的科技创新活动,科学技术的竞争优势和创新能力形成。
科学研究机构,技术创新能力是基于进步的科学研究水平和创新的扩散能力。科学研究的水平决定了学科前沿和视觉原始和是否有重大突破与新发现、发明和技术。创新的扩散能力主要包括创新资源、人才、信息、设备、和政策几个方面。
对企业而言,技术创新意味着改进产品质量和市场份额,开发新的产品和服务,和增强的利润通过应用创新的知识和新技术、流程、生产方式和管理模式30.- - - - - -32]。
在某种程度上,大学更加注重创新和科学研究的进展,学院注重创新的实际转换,和企业更加注重创新的价值。有几个评估协同创新中心的平台。它可以分为三个层次的指标参考(33]。其中,本文将把协作优化后的直接参数影响创新指数作为评价的基础。在区域合作创新系统中,不同子系统之间的有机协调使创新更有效;见表1。
2.3。指示处理
更详细的描述,创新能力是一个规范化的评价量化过程;基于协同优化参数影响创新指标用于评价依据。下面给出的定义是: 评价函数的创新价值。 评价函数的创新周期。 创新效率的评价函数。
没有考虑其他相关因素,总体性能区域协同创新体系在公式(2)转化为下面的公式:
代表权重函数。很明显,和是积极的指标(值越高,能力越强)。是一个负面指标(值越高,贫穷的能力)。因为评价函数的尺寸是不一样的,该指数矩阵必须规范化。
订单
当是一个负面指标
最优值的集合。
最值的集合。
基于密切值模型的相关原理,一个令人满意的系统性能值最接近最优值的设置点和最大距离集最糟糕的价值观。
然后,接吻的价值是 在哪里
和和显示解决方案之间的欧氏距离和最优解决方案和糟糕的解决方案。是最低最有利;是最大的最严重。
反映出的偏差程度区域协同创新系统的性能从最有利的性能。当,最接近最有利的事情。的值的范围,偏离最有利。的值的范围将被用作衡量。然后,当是一个最小值,协同优化模型是最令人满意的模型(34]。
3所示。协作模型不确定性的决定
进一步描述多个子系统的协同优化机制,充分发挥制度创新系统和资源优势,介绍了改进后的蚁群算法来提高系统性能的创新。改进的蚁群算法,介绍的过程中信息素挥发模型部分更新和杰出的蚂蚁的数量增加在全球的过程中更新。用这个算法,基本蚁群优化算法的缺点,如收敛速度慢和容易收敛到局部最优解,提高(35]。
3.1。信息素扩散模型
基于蚁群算法的信息素扩散模型,提出了由学者和信息素扩散规则。这个算法的优化能力接近真实蚂蚁的行为,但是,信息素扩散模型结构相对复杂,局部信息素更新机制缺失。在这种情况下,一个简化的有效信息素扩散模型如图2。
信息素将在一个圆中心扩散和半径,如图2。如果有一个点圆,然后收到的信息素浓度是由
假设。蚂蚁的位置,信息素的浓度。
3.2。局部信息素更新机制
蚂蚁在爬行的过程中,将扩散信息素通过遍历点附近的道路。如果蚂蚁两点之间遍历和距离是,然后蚂蚁将根据信息素扩散信息素扩散模型在图吗2。信息素扩散浓度的路径连接和将被改变,改变是吗和。公式推导过程如下。
蚂蚁的信息素扩散浓度遍历点是,在那里、扩散半径,遍历所有点的平均距离。根据公式(10),和可以表示为
在该算法中,公式(7)和(8)放置到信息素更新公式(12):
在这里,代表了信息素扩散因素,代表了残留的因素,,代表了路径长度从初始到当前城市。
因此,相对于基本蚁群算法的信息素更新机制,新的信息素扩散可以显示更好的蚂蚁之间的协作能力,收敛速度加快。
3.3。合作的不确定性决策模型计算
采用协作的信息素更新方法在蚂蚁的移动过程,加速算法的局部优化,同时增加了局部收敛的可能性。为了避免局部最小值,介绍了随机干扰,用于改变全球基本蚁群算法的信息素更新机制和防止算法过早收敛或停滞的过程中发现蚂蚁路径。整个算法框架如图3。
算法设计的具体步骤如下。
步骤1(参数初始化)。合作创新评价指标矩阵信息读取和初始评价指标的值被添加到禁忌表。密切值表和健身价值得到了。
步骤2(选择下一个评价导线点根据概率)。导线点的转移概率计算基于公式(12)和(13),下一个导线点基于轮盘赌选择规则和禁忌表。然后,的值和将计算,基于eliteness将保留政策实施,和健身价值表也将被更新。
第三步(局部信息素更新)。相应的路径信息素基于公式(11)将根据更新信息素扩散模型。
步骤4。如果蚂蚁的禁忌表不是完整的,去一步吗2。
第五步(全局信息素更新)。当所有的评价矩阵是遍历蚂蚁,和将计算和最优解决方案将被更新。这个循环的最佳解决方案是选择和全局信息素更新。
步骤6。如果满足终止条件,计算将会停止,输出最优解。
4所示。例子验证
充分验证科学,可行性和有效性的模型,模型分析和协同优化计算“CICOST”已经实现。行业内的区域协同创新系统包括大学,研究机构和强大的研究能力,和相当大的企业具有较强的科研、,其中,大学是主要成员和其他人一般成员。合作创新模式的主要数据如表所示1。
三种类型的密切值曲线表明,三种类型的问题增加越来越多的创新效率的评价指标,如图4。
最后的计算结果给出了表2。
Noncollaborative创新是指成员不集成,形成一个区域协同创新系统,协作模式指成员通过相互合作成为一个创新的协同创新系统,和优化协作模型是指每个成员具有最高效率的协同效应。最优值之间的欧氏距离,表示为指数评估价值,坏点和之间的欧几里得距离表示为指数评估价值。最优值和创新之间的密切值评估性能表示为。
表1表明noncollaborative创新的创新绩效是0.641,合作创新的模式是0.720,和0.854优化协作模型,这是比0.720。图3结果表明,区域合作创新系统的最佳性能时获得改进的蚁群算法用于解决协同优化问题,当问题的规模较大,优势更加明显。
算法的有效性在优化区域协同创新系统是通过迭代分析的曲线如图5。基本蚁群算法的参数设置,,,,,,。500年之后迭代计算,健身值收敛于0.854,时间是12150 ms。这表明一个好的解决方案和算法的收敛速度时可以获得协同创新系统的解决优化问题。同时,加载用于11类共享资源比较之前和之后的优化使用数据的直方图6和7,这表明,加载用于资源更加平衡,整体资源利用率提高后协同优化。
区域协同创新系统的评价结果“CICOST”表明,“CICOST”以主导产业和国家发展为自己的责任和解决国家重大需求和行业作为一个目标。它汇集了国内一流的大学和大型企业集团与协作成员做决定。根据重大科研任务,它产生了实质性的合作,形成了一个协作创新文化与积极创新和探索和建立风险和利益共享系统,并进行了科学规划围绕重大创新任务。是否都取得了重大进展在高水平的团队建设,人员培训、科技奖励、知识产权、等等、体制改革和其他方面,尤其是在创新人才培养的探索和改革。系统的改革仍处于初期阶段,因为它是一个新的创新体系。方面的高水平的科技创新合作,高水平的人才和创新团队管理系统,高水平人才培养体系等仍然需要加强。
5。结论
优化分析和一种改进的蚁群算法实现了协同创新系统的成员。的算法,提高了信息素更新机制和路径选择提高了蚂蚁的协作能力,优化系统的资源和负载平衡。因此,如果我们选择合作创新成员以蚁群算法为基础,合作成员选择的技术优势将充分利用,通过一个有效的合作的决定机制,创新的价值将被提升,创新的效率会提高,科学依据合作的不确定性决定合作成员将提供。
信息披露
作者声明,这项工作的扩展链接篇名为“合作创新的验证模型基于蚁群算法的优化系统。”
相互竞争的利益
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作是由黑龙江省哲学社会科学研究项目(15 glc03)和关键研究课题的经济和社会发展黑龙江省(15119)。