小家電企業(yè)聯(lián)盟決策系統(tǒng)規(guī)劃

劉榮新 丁怡 劉靖鑫 劉廣彬 潘烷詩

摘要：企業(yè)聯(lián)盟是多個企業(yè)為了更好的生存和獲得更大的利潤從而構建而成的一個共同體。聯(lián)盟內部的管理狀況關乎到企業(yè)聯(lián)盟的生命周期長短，即是代表著這一企業(yè)聯(lián)盟是否可以在市場上生產(chǎn)。本文以貝葉斯網(wǎng)絡模型為基礎，利用Netica軟件對模型進行仿真研究，建立以企業(yè)聯(lián)盟相關節(jié)點的貝葉斯網(wǎng)絡模型。本文分析了企業(yè)聯(lián)盟具有的一般特征，確定八個節(jié)點，利用數(shù)據(jù)挖掘對數(shù)據(jù)進行收集和分類，通過可拓學理論轉化為可拓數(shù)據(jù)，建立可拓數(shù)據(jù)庫，根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡因果關系建立父節(jié)點和子節(jié)點。通過分析貝葉斯網(wǎng)絡中各個因素對企業(yè)聯(lián)盟生命周期的影響，確定影響聯(lián)盟生命周期的主要因素。本文是對2009-2019年間成立的1061個聯(lián)盟進行調查，研究數(shù)據(jù)是來自于中國科技產(chǎn)業(yè)技術聯(lián)盟2009-2019年間的記錄，本文研究對企業(yè)聯(lián)盟生命周期進行了一定程度的研究，為企業(yè)選擇聯(lián)盟提供了有效的依據(jù)，對聯(lián)盟發(fā)展有一定的參考價值。

關鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡;企業(yè)聯(lián)盟;決策系統(tǒng);可拓學理論

1 研究目的

隨著近年來我國發(fā)展成全球第一制造大國，小家電生產(chǎn)已具有產(chǎn)業(yè)集群效應，但是依然存在著高投入低產(chǎn)出的情況。與此同時，小家電生產(chǎn)還存在著勞動力成本越來越高，工廠地租逐漸上漲等問題導致生產(chǎn)成本越來越高[1]。為追求更高的利潤，企業(yè)紛紛通過改善與結盟進行提高企業(yè)生命力。于是企業(yè)聯(lián)盟應運而生。

企業(yè)聯(lián)盟從本質上看就是一個復雜的有機系統(tǒng)，是具有客觀生命周期的。通過調查了2009-2019年間形成的1061個ICT聯(lián)盟，研究數(shù)據(jù)是2009-2019年之間的記錄，來自于中國科技產(chǎn)業(yè)技術聯(lián)盟。企業(yè)聯(lián)盟的穩(wěn)定性與活躍性代表著這個聯(lián)盟是否值得企業(yè)加盟，我們的項目就是通過貝葉斯網(wǎng)絡進行建造模型對已有聯(lián)盟進行生命期分析。

2 方案思路

通過數(shù)據(jù)挖掘進行收據(jù)收集與分類，通過可拓學理論轉化為可拓數(shù)據(jù)，并建立可拓數(shù)據(jù)庫，通過貝葉斯網(wǎng)絡父節(jié)點與子節(jié)點的因果關系、相關度匹配計算，最后提供出客觀的方案?？赏貙W對事物的表述主要采用基元的形式，它主要包括物元、事元與關系元。最常用的是物元模型，其定義為：給定事物名稱，關于特征C的量值為v，并以有序的三元組作為描述事物的基本元，簡稱物元，記為R，表示為。二元組稱為N的特征元。

應用方法：

（1）貝葉斯網(wǎng)絡是以貝葉斯方法為基礎，將變量的因果關系轉變成一個帶有概率的網(wǎng)絡結構圖，可以發(fā)掘隱藏在數(shù)據(jù)中的信息，進行不確定性知識的表達及推理，是到目前為止處理不確定性分析和推理的比較有效的方法之一。（2）可拓物元方法是通過建立多指標性能參數(shù)的綜合評判物元模型來描述矛盾問題，通過建立關聯(lián)函數(shù)對事物質變和量變過程進行定量描述，以定量的數(shù)值表示評定結果，能較完整地反映被評價對象的綜合水平。

3 解決方案：基于貝葉斯網(wǎng)絡決策系統(tǒng)構建

通過Netice軟件進行貝葉斯網(wǎng)絡模型構建[2]，對企業(yè)聯(lián)盟分類的數(shù)據(jù)進行輸入，并做離散性分析，將企業(yè)聯(lián)盟等級分為4個等級，分別是杰出的（Distinguished）、成熟的（Proficient）、邊緣性的（Marginal）、不可接受的（Unacceptable）。通過對貝葉斯網(wǎng)絡模型的調整，輸入數(shù)據(jù)得出測試決策系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可行性初始狀態(tài)如圖1所示：

假設狀態(tài)是發(fā)生在小型聯(lián)盟當中[3]，當聯(lián)盟積極程度為66-335，聯(lián)盟董事召開會議的頻率是0-30次，退稅水平在50-100%，研發(fā)經(jīng)費在41-143，209萬元，技術專利在0-40個，人才增長率為20-30%，發(fā)展新技術水平為大于0-15%。在這些證據(jù)支持下，貝葉斯網(wǎng)絡模型給出的該聯(lián)盟最有可能是處于不可接受聯(lián)盟，活躍程度低下，概率占30.4%，第二個可能性是邊緣性聯(lián)盟，聯(lián)盟活躍程度不高，概率為28.2%，同時假設將研發(fā)經(jīng)費設定在21-31等級上，會議召開頻率設定在60-90上，聯(lián)盟的穩(wěn)定性等級如圖2所示結果。

如果在大型企業(yè)聯(lián)盟中，董事會會議召開頻率在0到30，聯(lián)盟積極活躍度是66到335，退稅水平在50到100，活動經(jīng)費在21到31，新技術發(fā)展等級在0到15，技術專利是0到40，人才增長率是20到30;那么該聯(lián)盟最有可能的狀態(tài)是處于邊緣性的，其概率是30.8%，其次等級是不可接受的，概率到25.3%。聯(lián)盟的穩(wěn)定性等級如圖3所示。

在上述條件不變的情況下，如改變會議召開的頻率，將其改變?yōu)?0-60，該聯(lián)盟最有可能的等級是處于邊緣性的，概率為33.2%，第二個可能是處于成熟的，概率為24.0%，聯(lián)盟狀態(tài)的穩(wěn)定性發(fā)展如圖4所示。

4 結論

文中，通過建立BN模型，將收集到的數(shù)據(jù)輸入BN模型中，進行對企業(yè)聯(lián)盟的生命周期進行判斷，通過模型給出的穩(wěn)定指數(shù)和活躍性指數(shù)，可以判斷該企業(yè)聯(lián)盟是否值得加入，將成為企業(yè)選擇企業(yè)聯(lián)盟的依據(jù)之一。本文經(jīng)過實驗可以得出，影響企業(yè)聯(lián)盟生命周期的重要因素主要的聯(lián)盟中會議的召開頻率，召開會議次數(shù)越多，則聯(lián)盟活躍性指數(shù)越高，生命周期評定指數(shù)越大。

除此以外，BN模型中的變量是可變的，每一個變量可以根據(jù)企業(yè)需求進行確定變量，本文所用的變量是普遍企業(yè)聯(lián)盟具有的特性，若有專門的企業(yè)聯(lián)盟特性，可進行添加，從而建造模型對企業(yè)聯(lián)盟進行專有的生命周期分析。

參考文獻

[1]Netica的信息作戰(zhàn)目標預排序清單分析[J]. 李京，楊根源. 火力與指揮控制. 2012（10）

[2]基于Netica的自學習貝葉斯網(wǎng)絡的構建[J]. 陳靜，蔣正凱，付敬奇. 電子測量與儀器學報. 2016（11）

[3] Sevinc Volkan and Kucuk Omer and Goltas Merih. A Bayesian network model for prediction and analysis of possible forest fire causes[J]. Forest Ecology and Management， 2019， 457-464

作者簡介：丁怡 （1982 - ），女，河南洛陽人，博士，講師 ，研究方向：網(wǎng)絡優(yōu)化、網(wǎng)絡科學。

基金項目：廣東省教育廳創(chuàng)新強校工程項目（Q17115）;廣東海洋大學博士科研啟動項目（R17015）;大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（570119069）