摘要：文章对影响合资企业学习效果的因素进行了考察,认为恰当的伙伴选择与自身战略设计分别构成影响学习效果的内外生因素。选择合作伙伴时应以对方的输出意愿与输出能力为基准,而相应合资战略则应以提升自身的学习意愿与学习能力为基础进行设计。此外,包括股权结构及组织安排在内的治理结构也是在进行战略设计时应考虑的重要内容。伙伴选择与战略设计的适配、与文化差异有关的情境因素也会影响到学习效果。在此理论基础上,文章还以广州本田与广州标致两合资企业为对象,对上述框架进行了案例讨论。

摘要：在产品研发过程中存在不确定性因素,导致产品研发存在一定的风险.在时间和成本约束下,提出了基于风险和稳健决策的设计链伙伴选择模型.对产品研发过程中存在的风险进行量化和集总,在不同的决策态度下实现了产品研发对时间、成本和风险的控制要求.最后通过算例对模型进行了仿真.

摘要：在企业的生产实际中,完工时间和交货期是一个模糊数.针对这类情况下的虚拟企业伙伴选择问题,提出了考虑模糊完工时间和模糊交货期的以极大化最小客户满意度为优化指标的伙伴选择模型,并给出了自适应遗传算法.在遗传算法的适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决了带模糊数的伙伴选择问题.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.

摘要：分析目前伙伴选择研究的情况,并给出灰色关联选择相对于其他算法的优点。根据虚拟企业的特征和内涵, 对虚拟企业灰色关联伙伴选择系统进行分析和设计,参考J2EE模式提出伙伴选择系统的总体框架体系,并利用 JSP+EJB+SQL Server实现系统的开发。着重论述灰色关联的数学模型、虚拟企业评价指标体系、虚拟企业灰色关联伙伴选择的核心算法及多层次灰色关联选择的实现过程。

摘要：为最小化由伙伴资源不确定性带来的跨企业项目失败和拖期风险,引入资源置信度概念,提出了一个考虑资源置信度的跨企业项目伙伴选择模型。该模型综合考虑了资源置信度、子任务加工时间、项目先序关系网络图和项目工期等关键约束,设计了项目调度算法来评价各选择方案,并将项目调度算法嵌入到禁忌搜索方案中对模型进行求解,提出了两个优化算法分别对速度和最优率进行优化。计算实例表明,针对一定规模问题,所提方法能够在较短时间内以较高几率找到最优解。

摘要：针对现有虚拟企业伙伴选择研究以时间、成本、风险等定量指标为准则,优化伙伴选择过程,但未考虑信任这一重要协作因素的缺陷,结合虚拟企业特征,给出能力、动机、持续性三个维度的指标体系;采用模糊认知图理论,设计了实时编码遗传算法和非线性Hebbian学习算法,构建了基于信任的虚拟企业伙伴选择模型;对模型及算法进行了仿真实验。实验表明,模型结果与历史数据拟合较好,具有较好的有效性和可行性。

摘要：通过引入多目标约束条件,优化了虚拟企业伙伴选择问题的数学模型,在此基础上提出了一种基于免疫的敏捷虚拟企业伙伴选择算法,设计了自适应提取疫苗的策略和二维二进制编码方式,给出了一个典型算例,以说明该算法的有效性和实用性。

摘要：具有项目投标价格和完工时间因素的带工期约束的伙伴选择问题是企业动态联盟的基本问题,证明了该问题是NP完全问题。为设计求解该问题的分支定界算法,建立了非线性整数规划模型。证明了模型中目标函数和约束函数的单调性,并利用单调性给出了判断问题无解和问题最优解已知的条件,构造了收缩求解区域的二分法。实验表明,基于这些结果所构造的分支定界算法是有效的。

摘要：企业伙伴选择是一个具有时序性、信息模糊性的多属性决策过程。以正交投影、时间度与直觉模糊多属性决策理论相结合建立决策方法,以协同创新能力为基础构建伙伴选择的能力场模型,设计企业创新生态伙伴选择过程,对伙伴企业进行择优和淘汰。最后,通过实例对该方法的有效性和优越性做了验证。

摘要：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.