摘 要:現(xiàn)有的虛擬企業(yè)收益分配方法以單一過程為前提,著重于直接分析并提供最終收益分配方案,而沒有考慮到時間因素在整個運營過程中的影響,忽略了各影響因素的動態(tài)性。本文在虛擬企業(yè)的收益分配中增加了時間因素,同時引入激勵機制,并結(jié)合滿意度建立了多目標優(yōu)化模型,采用Pareto遺傳算法進行了優(yōu)化分析。算例表明所建模型在分析此類問題時較已有方法有一定改善。
關(guān)鍵詞:虛擬企業(yè);收益分配;Pareto遺傳算法
中圖分類號:F275.4 文獻標識碼:A 文章編號:1003-5192(2007)01-0055-04
Research on Optimization of Revenue Allocation in Virtual Enterprises
Based on Pareto Genetic Algorithm
CAI Jian-feng, YANG Min, LIU Li-hua
(School of Management, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)
Abstract:Most of the current methods used to determine revenue allocation in virtual enterprises were static. They focused on offering the final alternatives based on one stage. As the result, they neglected the dynamic effects of many factors. A multi-objective optimal model with incentive scheme and satisfaction was suggested based on n-stages. Furthermore, it was analyzed with Pareto genetic algorithm. It showed that it was better than those to an extent.
Key words:virtual enterprise; revenue allocation; Pareto genetic algorithm
1 引言
隨著全球經(jīng)濟一體化的發(fā)展,虛擬企業(yè)作為一種新型的企業(yè)組織模式已經(jīng)成為眾多企業(yè)迅速抓住市場機遇謀求更大發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。關(guān)于虛擬企業(yè)的理論研究正成為管理科學(xué)中的一個研究前沿和熱點。如Bernus提出了一個基于Agent的虛擬企業(yè)組織設(shè)計方法和集成結(jié)構(gòu)[1];Mezgar針對中小規(guī)模企業(yè)的虛擬企業(yè)協(xié)作形式給出了一種網(wǎng)絡(luò)化協(xié)調(diào)運作框架[2];Katzy提出了設(shè)計和應(yīng)用虛擬企業(yè)的概念模型[3]。之所以人們對虛擬企業(yè)傾注如此大的熱情,是因為它可能對交易費用產(chǎn)生重要的影響[4],同時也為新的管理思想的發(fā)展拓展了新的生長空間[5]。另外,對參與虛擬企業(yè)的伙伴來說, 取得一定的經(jīng)濟收益是其根本目的,因此,從建立虛擬企業(yè)開始就不可避免地面臨著收益的合理分配問題。由于收益分配直接影響著虛擬企業(yè)的運行效率,如何合理設(shè)計虛擬企業(yè)間的利益分配模式就成了該類組織實際運作過程中急待解決的關(guān)鍵問題之一。
目前在虛擬企業(yè)的收益分配研究方面已取得許多成果,如建立了合作對策模型并用以分析動態(tài)聯(lián)盟的收益分配方案[6],提出了納什談判模型利益分配方法[7],應(yīng)用博弈論建立了基于技術(shù)開發(fā)項目的虛擬企業(yè)利益分配模型[8],利用委托-代理理論建立了虛擬企業(yè)的利潤分配模型[9];利用模糊綜合評判法,提出了一種收益/風(fēng)險分配方法[10]等。但這些虛擬企業(yè)收益分配方法均以單一過程為前提,著重于直接分析并提供最終收益分配方案,而沒有考慮到時間因素在整個運營過程中的影響,忽略了各影響因素的動態(tài)性。針對這一問題,本文在虛擬企業(yè)收益分配過程中引入了時間因素,并引入激勵機制,將各成員企業(yè)的最終收益與其在整個過程中的表現(xiàn)結(jié)合起來,以使分配方案得到進一步優(yōu)化。因此,本文擬對最終收益分配方案的優(yōu)劣從滿意度以及凈收益兩個方面進行衡量,并以總體滿意度和總體凈收益為目標函數(shù)建立多目標優(yōu)化模型,采用Pareto遺傳算法進行優(yōu)化分析。
注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。