【摘 要】
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针对高技术虚拟产业集群(High-Tech Virtual Industrial Cluster,HTVIC)知识创新的适应性问题,引入遗传算法的编码公式和小生境共享函数对NK模型进行改进,构建考虑关系强度和
【机 构】
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哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心,
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针对高技术虚拟产业集群(High-Tech Virtual Industrial Cluster,HTVIC)知识创新的适应性问题,引入遗传算法的编码公式和小生境共享函数对NK模型进行改进,构建考虑关系强度和创新方式的HTVIC知识创新的NK模型,并进行仿真分析,结果表明:HTVIC成员的关系强度要与创新方式相匹配,即强-渐和弱-突为两种最佳组合模式。最后从学习角度提出HTVIC知识创新适应性提升的策略:强关系下进行利用式学习以促进渐进性创新,弱关系下进行探索式学习以促进突变性创新。论文从改进NK模型并进行仿真的视角,对HTVIC知识创新中的关系强度、创新方式及学习方式进行研究,从而为提升HTVIC知识创新的适应性提供科学决策依据。
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