摘要：[目的/意义]大数据联盟是大数据成果创造和转化的有效途径,研究其稳定性对我国大数据产业健康具有重要现实意义。[方法/过程]运用Cite Space软件对大数据联盟稳定性影响因素进行挖掘分析,构建以数据资源匹配程度、数据资源共享程度、数据资源收益程度为核心模块的大数据联盟稳定性系统动力学模型,并采用Vensim PLE软件对模型进行仿真模拟。[结果 /结论]结果表明,数据资源市场环境系数、数据资源转移效率、学习系数、合作风险率等因素对联盟稳定性的影响较弱,而数据资源势差、数据资源价值量、成果转化系数、信任程度对大数据联盟的稳定性影响比较大。

摘要：针对多中心共同配送与收集网络中物流合作联盟构建和收益分配机制设计方面存在的不足,提出了多中心共同配送与收集网络联盟优化策略。首先,建立了网络运营总成本最小和配送与收集车辆使用数量最少的双目标优化模型。其次,提出了结合k-means聚类算法和Im-NSGA-Ⅱ算法的混合启发式算法求解模型,该混合算法通过引入贪婪求解思想和精英保留策略,提高了算法的全局收敛性能和局部寻优能力,并与NSGA-Ⅱ和MOGA算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性。然后,运用最小费用剩余节约方法(MCRS)研究多中心共同配送与收集网络联盟的收益分配问题,并讨论合作联盟序列选择和联盟稳定性。最后,通过实例对提出的优化模型和算法进行验证。结果表明,该方法能够优化多中心共同配送与收集网络资源配置,降低网络运营成本,为多级共同配送与收集网络优化提供参考和方法借鉴,并为可持续的城市物流网络规划和共享物流合作联盟构建提供决策支持。