简介:建筑市场是一个由复杂社会网络关系构成的系统,企业的竞争力和其在网络结构中的位置和把握网络机会的能力相关。论文从项目合作视角出发,通过建立建筑业企业社会网络模型,并利用区域性案例进行实证。结果发现建筑业不同类型的企业在网络中的位置具有显著不同,服从幂律分布,但本地国有企业占有明显优势,存在市场开放度和竞争不足问题;进一步的,论文通过实证得出了企业市场竞争力受中心度和结构洞中的限制度指标的双重影响,且两个因素之间存在幂律关系。论文的实证结论证明,在不完全竞争条件下,企业要提高自身在建筑市场的竞争力,必须尽可能利用地缘社会关系和政府资源关系,创造和利用网络结构洞,巩固自身在网络中的位置,尽力提高网络个体中心度。
简介:本文利用复杂网络理论,采用无标度网络模拟现实的组织模型,并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现:知识在组织内的传播,首先和知识传播成功的概率有关,成功传播的概率越高.知识越容易扩充到整个组织系统,但随着时间的延续,系统拥有知识的人趋近于某一确定值;其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态,开始传播速度较低,然后传播速度逐渐加快,达到最大值,最后逐渐下降;第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者,则知识在系统内传播速度将大幅下降,所需周期增加明显;第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景,发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响,因此组织要重点用好知识拥有者,在使用中强化知识记忆,防止知识遗忘。
简介:存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuousant-colonyoptimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。