简介：本文从组织内攻关任务的多种知识需求出发,考虑跨部门团队成员在完成任务过程中的知识交流与共享行为,构建了基于任务需求———团队知识相匹配的知识传播模型。模型中定义了任务知识需求矩阵、团队成员知识传播规则、知识协同生成规则以及任务需求与团队知识匹配规则,并通过计算机仿真的方法考察了不同知识交流策略对团队内部知识传播与任务完成效果的影响。仿真结果表明,基于关系的知识交流策略有利于知识在团队内部的快速传播,但不利于知识的广泛传播,在后期容易产生传播停滞现象,而基于知识的交流策略则具有明显的后发优势。混合策略不仅能够确保知识的快速传播,而且当混合策略中基于关系的知识交流概率较小时,知识传播效果甚至优于＂基于知识＂的交流策略。相应的管理策略是任务初期宜采用基于关系的知识交流策略,而在后期,采取基于知识的交流策略有助于团队顺利、有效地完成任务,与单一的采用基于关系或基于知识的交流策略相比,采用混合交流策略来完成团队任务具有明显的优势。

简介：针对管理活动的动态性与多任务性的特点,将解聘补偿与解聘倾向引入动态多任务契约设计中,构建了基于解聘补偿的动态多任务双边道德风险契约。通过数理推导分析的方法给出了最优契约设计,声誉效应和棘轮效应的度量,探讨了解聘倾向对于契约设计的影响。结果表明解聘倾向的引入对于委托人的道德风险约束是有效的,但是对于代理人的道德风险约束则取决于声誉效应与棘轮效应的大小。在第2期契约中,解聘倾向对固定支付的影响取决于代理人保留收入与解聘补偿的差额。而第1期的契约设计要受到解聘补偿,声誉效应与棘轮效应三者的综合影响。任务关联性对契约设计影响以及相应的实证分析是未来的研究方向。

简介：针对政府补贴难以激励战略性新兴产业形成创新驱动力的问题,以新能源汽车产业为例,构建了一个旨在促进企业技术研发的政府创新补贴策略分析模型。假设产业呈现明显的创新驱动特征,模型分别针对政府理性决策与有限理性决策的情况,对政府创新补贴及企业创新投入策略进行了博弈均衡分析,并讨论了技术创新环境的改善对最优策略及局中人收益的影响。结果表明,在创新驱动模式下,企业最优创新投入比例对政府补贴水平不敏感,且过高的补贴可能挤出企业创新投入,容易形成企业套利空间。此外,改善技术创新环境对强化企业市场主体地位,弱化政府管制对市场的干预具有积极作用。

简介：旅游服务质量是旅游业可持续发展的重要决定因素,如何通过设计合理的薪酬契约激励导游努力提高服务质量是现今旅行社面临的难题。基于Holmstrom提出的多任务代理模型,考虑导游的纵向多任务特性,将导游投入划分为追求当期业绩和追求服务质量的旅行社声誉建设两个维度的多任务问题,导游的服务绩效由其个人业绩和服务质量决定,以此为基础构建了多周期动态契约,与没有考虑服务质量投入的单周期静态契约进行比较分析,最后给出了其数值仿真结果。结果表明：本文所提多周期动态契约对旅行社和导游双方具有明显的帕累托效率改进,且从长远来看,对旅行社声誉的提高以及游客满意度的提升效果显著。

简介：基于等级特征与可变信息板（VMS）研究了交叉巢式Logit（CNL）模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论：等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数（θ）弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

简介：针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题，分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上，以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标，分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型，并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析，求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案，比较解的结果，得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论，验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。

简介：本文对文献[1]在利润敏感性分析中关于利润线为直线，利润增量与产品的单价增量成正比的提法提出了异议。作者指出：产品单价的变动要影响到产品的销售量，提高产品的单价并不一定能够增加企业的利润，最后本文还结合实例说明了这一观点。

简介：装卸工问题是从现代物流技术中提出的一个实际问题,这个问题的雏形早在上个世纪60年代中国科学院数学研究所就提出和研究过.现代物流业的迅速发展,促成和推动装卸工问题的提出和研究.装卸工问题是一个新的NP困难的组合优化问题,本文研究限制情形下的装卸工问题,并证明是拟多项式时间可解的.

简介：为了解决M／M／c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题，本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系，通过引入输入概率和服务度，构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值，其中输入率分为两阶段，服务率分为三阶段。此外，结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M／M／c模型，并采用后确定法确定模型参数。递进式M／M／c模型是M／M／c模型的扩展形式，提高了M／M／e模型的模拟精度，在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后，通过一个生活实例验证了递进式M／M／c模型的优化性和实用性。