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    基于微粒群算法的企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

    2012-07-27 08:42:00
    統(tǒng)計(jì)與決策 2012年21期
    關(guān)鍵詞:微粒權(quán)重創(chuàng)新能力

    張 勇

    (成都信息工程學(xué)院 控制工程學(xué)院,成都 610225)

    企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)目前反映在兩個(gè)主要方面,首先是評(píng)價(jià)以定性為主,但通過(guò)定性方式得到企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)結(jié)果具有較強(qiáng)的主觀性和隨意性;二是創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置不具有科學(xué)性,不能較為真實(shí)的反應(yīng)企業(yè)創(chuàng)新能力的水平和狀況[1]。在評(píng)價(jià)方法上目前運(yùn)用數(shù)量的方法研究相對(duì)較少,如企業(yè)創(chuàng)新能力中有的指標(biāo)具有模糊性,雖然模糊數(shù)學(xué)的方法能提供相應(yīng)的便利,但在模糊綜合評(píng)價(jià)中,其隸屬度和權(quán)重的確定是一個(gè)難題。因此,本文從定量角度,引入微粒群算法確定指標(biāo)權(quán)重,而隸屬度采取隸屬賦值方法嘗試從客觀、合理角度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力做出評(píng)價(jià)。

    1 微粒群算法在企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中的引入

    微粒群算法作為一種群體智能搜索算法,在其發(fā)展和演變過(guò)程中逐漸引入了慣性權(quán)重以達(dá)到更好控制算法的開(kāi)發(fā)與探索能力。該方法的智能學(xué)習(xí)能力使所得解相對(duì)精確可靠、操作較為簡(jiǎn)單[2]。

    在微粒群算法中,每一個(gè)優(yōu)化或評(píng)價(jià)問(wèn)題的求解可稱之為“微?!?,所有微粒集中在一起形成微粒群,且均存在一個(gè)被優(yōu)化函數(shù)決定的適應(yīng)值,各個(gè)微粒有一個(gè)決定其飛行方向和距離的速度,而后這些微粒圍繞當(dāng)前的最優(yōu)微粒在解空間中不停的搜索[3]。微粒群算法依據(jù)每個(gè)微粒的適應(yīng)值進(jìn)行操作,并根據(jù)每個(gè)微粒的飛行經(jīng)驗(yàn)和群體飛行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。

    若微粒i當(dāng)前的位置表示為當(dāng)前飛行速度為所經(jīng)歷過(guò)最好位置為為所有微粒所經(jīng)過(guò)的最佳位置,則微粒算法進(jìn)化方程可描述為:表達(dá)式中i、j分別表示微粒;t表示第t代;w表示慣性權(quán)重;C1、C2表示為加速度常數(shù);rand1()、rand2()~U( )0,1為兩個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)函數(shù)[4]-【5】。

    依據(jù)微粒算法的進(jìn)化表達(dá)式,所涉及到的算法參數(shù)為:(1)群體規(guī)模。群體規(guī)模大小與算法速度成反向關(guān)系,而與微粒的最優(yōu)適應(yīng)值出現(xiàn)概率成正向關(guān)系,因此,合理的群體規(guī)模將會(huì)影響到算法結(jié)果的準(zhǔn)確性?!?】依據(jù)函數(shù)測(cè)試的特點(diǎn),對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)研究群體規(guī)模取為100。(2)慣性權(quán)重。作為微粒速度的一個(gè)重要函數(shù),使算法在解空間尋找新的區(qū)域以保證算法隨進(jìn)化代數(shù)增加得出更優(yōu)的適應(yīng)值。企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中的表達(dá)式設(shè)定為隨迭代代數(shù)逐步減少的線性函數(shù),使進(jìn)化方程在初期具有較強(qiáng)的全局收斂能力,在晚期具有較強(qiáng)的局部收斂能力,具體表現(xiàn)為w(t)=0.9-0.5×t/最大進(jìn)化代數(shù)。(3)加速度常數(shù)C1、C2。若C1=0,該算法失去認(rèn)知能力,若C2=0,微粒間無(wú)信息共享而失去社會(huì)認(rèn)知能力。因此本文設(shè)定C1=C2=2。(4)最大進(jìn)化代數(shù)(N)。該參數(shù)決定了算法尋優(yōu)的效果,N越大,則尋優(yōu)效果越好。本文取N=1000。

    2 企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    企業(yè)創(chuàng)新能力,一般來(lái)說(shuō)是指企業(yè)依靠著自己所擁有的資源來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品性能、技術(shù)方面的突破,以支撐企業(yè)的發(fā)展和壯大,在行業(yè)中起到一定程度的引領(lǐng)作用[7]。從企業(yè)角度來(lái)說(shuō),其創(chuàng)新能力是企業(yè)多種資源,多種能力復(fù)合的結(jié)果,包括企業(yè)對(duì)所擁有資源的掌握和運(yùn)用能力,創(chuàng)新能力得到實(shí)現(xiàn)的載體能力和環(huán)境能力,成果創(chuàng)新能力和市場(chǎng)適應(yīng)能力等。通過(guò)對(duì)不同企業(yè)的問(wèn)卷調(diào)查和分析,將企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)進(jìn)行劃分,得到如表1所示的創(chuàng)新指標(biāo)體系。

    表1 企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系

    3 企業(yè)創(chuàng)新能力模糊綜合評(píng)價(jià)

    3.1 指標(biāo)隸屬度的確定

    依據(jù)表1中設(shè)定的企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系,主要體現(xiàn)為差異性量綱及量綱單位,為消除由此差異所造成的不可公度性,以便于后續(xù)工作的計(jì)算,則對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行有效的轉(zhuǎn)化。在轉(zhuǎn)化過(guò)程中,用指標(biāo)值與所有指標(biāo)值中最優(yōu)值進(jìn)行比較構(gòu)造出單價(jià)矩陣。在表一的評(píng)價(jià)指標(biāo)中,一部分體現(xiàn)為正向指標(biāo),如企業(yè)擁有資金數(shù)量(x4),企業(yè)開(kāi)發(fā)專利或非專利數(shù)量(x17)等,一部分體現(xiàn)為適度性指標(biāo),如企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的人數(shù)(x2),企業(yè)投入創(chuàng)新研究資金數(shù)量(x5)等。因而采用以下轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行分析:【8】

    正向指標(biāo)的隸屬度確定模型:

    適度性指標(biāo)隸屬度模型:

    其中Rij為第i個(gè)企業(yè)第j項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)值,xij為第i個(gè)企業(yè)第j項(xiàng)指標(biāo)的原值數(shù)據(jù)值,xmaxj、xavej、xminj分別為各項(xiàng)指標(biāo)下的最大值、平均值和最小值。

    3.2 創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

    在指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方面,常用的方法有層次分析法、德?tīng)柗品ā⒅饔^賦值法,這些常用方法帶有較強(qiáng)的主觀性。而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算,為減少其主觀因素的影響程度,采用與最優(yōu)和最劣對(duì)象距離之和最小為目標(biāo)的主觀賦權(quán)法進(jìn)行。

    3.3 模糊綜合評(píng)價(jià)模型

    依據(jù)所計(jì)算的隸屬度及指標(biāo)權(quán)重,采用模糊綜合評(píng)判模型進(jìn)行創(chuàng)新能力評(píng)價(jià),其模型為:

    其中“°”為模糊運(yùn)算符,模糊綜合評(píng)價(jià)模型隨著運(yùn)算符的變化而變化,文章采用模型其中“ ?”為實(shí)數(shù)乘法,“⊕”為有上界求和。

    4 應(yīng)用實(shí)例

    依據(jù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查,本文選取靠近成都市三環(huán)四個(gè)方向(東、西、南、北)各兩家典型企業(yè)數(shù)據(jù)作為實(shí)例,在選取實(shí)例中,不考慮(1)企業(yè)成立時(shí)間差異對(duì)創(chuàng)新的影響;(2)企業(yè)類型和規(guī)模差異對(duì)創(chuàng)新的影響;(3)行業(yè)差別對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。對(duì)于統(tǒng)計(jì)調(diào)查所得原始數(shù)據(jù)暫不列出,通過(guò)對(duì)八家企業(yè)進(jìn)行的問(wèn)卷調(diào)查所得結(jié)果運(yùn)用模糊隸屬賦值方法對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱處理,依據(jù)前文中權(quán)重確定的方法[9],應(yīng)用微粒算法計(jì)算得到權(quán)重。

    在用微粒算法計(jì)算時(shí),其相關(guān)參數(shù)確定為m=100,w采用線性迭代函數(shù),C1=C2=2.0,N=1000。因此對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)計(jì)算以企業(yè)人力資源為例計(jì)算。企業(yè)創(chuàng)新人力資源無(wú)量綱矩陣

    依據(jù)R人力矩陣,以與最優(yōu)和最劣對(duì)象距離之和最小為目標(biāo),運(yùn)用微粒算法得到其指標(biāo)權(quán)重為則8個(gè)企業(yè)人力資源綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為:

    B人力=w人力°R人力=(0.7266,0.5258,0.1204,0.075,0.5867,0.1742,0.349,0.1283)以此類推得到其他指標(biāo)一級(jí)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果如表2:

    表2 一級(jí)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

    在一級(jí)綜合評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上,運(yùn)用同樣方法進(jìn)行二級(jí)綜合評(píng)價(jià),得到其權(quán)重向量分別為:w資源=(0.4793,0.5207,)得到二級(jí)綜合評(píng)價(jià)如表3:

    表3 二級(jí)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

    在二級(jí)綜合評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上進(jìn)行三級(jí)綜合評(píng)價(jià),其評(píng)價(jià)方法同法。三級(jí)綜合評(píng)價(jià)的權(quán)重向量w=(0.2347,0.2041,0.1321,0.2603,0.1688,)則得到所選取企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)結(jié)果為:B=(0.6199,0.7064,0.2175,0.2352,0.5115,0.4784,0.2523,0.3209)。由最終評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看,英特爾(外資)其創(chuàng)新能力最強(qiáng)(0.7064),其次是迪康藥業(yè)(0.6199),而紅旗連鎖的創(chuàng)新能力在綜合評(píng)價(jià)中最弱(0.2175),其原因在于電子產(chǎn)品的行業(yè)性質(zhì)決定其創(chuàng)新能力為其生存之本,而紅旗連鎖作為第三產(chǎn)業(yè)零售商,主要集中于服務(wù)而不是產(chǎn)品生產(chǎn)。這與目前實(shí)際中企業(yè)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)和認(rèn)識(shí)具有一致性。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)具有很大程度上的模糊性,因而為運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)制造了條件,且實(shí)際可行,文章通過(guò)微粒群算法的學(xué)習(xí)能力,利用所得數(shù)據(jù)中包含的信息內(nèi)容確定其評(píng)價(jià)權(quán)重,減少了主觀性的影響,增加創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的客觀性,并運(yùn)用對(duì)成都不同方位的企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,說(shuō)明了該方法的科學(xué)合理性。但在運(yùn)用該方法進(jìn)行企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)注意(1)企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)受到行業(yè)差別、地域差別的影響,在指標(biāo)設(shè)置中應(yīng)盡可能使得評(píng)價(jià)對(duì)象具有可比性;(2)微粒群算法的參數(shù)設(shè)置對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果有一定影響,在具體評(píng)價(jià)過(guò)程中結(jié)合評(píng)價(jià)企業(yè)類型及數(shù)量進(jìn)行參數(shù)的設(shè)定。

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