基于遗传算法的商务模式演化研究

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随着竞争的日益激烈、技术进步的不断加快,商务模式逐渐成为企业关注的焦点,通过商务模式创新来建立自己的竞争优势成为企业的内在追求。本文在介观商务模式的概念框架以及基于复杂系统理论的商务模式创新的理论研究基础上,将商务模式创新视为动态的演化过程,进而分析商务模式的创新规律。本文在商务模式NK模型和广义NK模型的基础上,首先应用遗传算法研究商务模式模块创新,建立基于遗传算法的商务模式创新模型,分析具有不同复杂性的商务模式的演化规律。其次,为了进一步研究商务模式结构对创新的动态影响,同样将商务模式结构进行编码参与演化过程,来分析在激进创新视觉下的商务模式创新规律。最后,本文引入自适应遗传算法,动态地调整演化过程中的策略性参数,更好地描述商务模式创新的决策过程。对研究结果的分析表明,商务模式的最优适应度在总体上随着商务模式复杂性的增大而增大,在复杂性规模相同的情况下,随结构复杂性增加而减小。商务模式创新成本在总体上随着结构复杂性的增大而减小,在复杂性规模相同的情况下,随结构复杂性增加而增加。自主创新力度的增大更有利于提高复杂性大的商务模式最优适应度,但是也带来了成本的急剧上升。模仿创新只适合企业创新的初期,企业要想进一步增大适应度,只有通过加大自主创新力度。在模块与结构两个纬度下进行创新得到的最优适应度值大大高于单纯在模块纬度下创新所得到的结果,但是成本与风险将远高于单纯在模块角度下所进行的创新。另外,随着自主创新力度的加大,企业商务模式所采用的结构将从中等复杂度向高等复杂度的演变。在相同的演化时间与创新成本条件下,在前期采用比较大的自主创新率,而后逐渐降低自主创新力度,有利于提高最终所采用的商务模式的适应度值。在商务模式创新过程中,对每一次创新结果进行反馈,指导下一时刻的创新能够大大的缩小商务模式创新所需要的成本,并且能够在更短的时间内找到一个比较好的稳定商务模式原型,最终企业所采用的商务模式原型更多的是具有高度对称的标准的Kauffman结构。
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