基于供应链核心企业的知识流动优化研究

论文摘要

随着知识经济时代的到来,供应链竞争的日趋激烈,巩固供应链核心竞争力的重要性日益凸显,这一切必然将供应链的研究方向引入一个多学科交叉的领域。知识管理、供应链管理以及核心竞争力的创建相融合,成为本论文研究基石。鉴于供应链核心企业的主导作用,本文以供应链核心企业为出发点,以知识流动路径为研究方向,寻求一个提升供应链整体效益的新突破口。对于知识流动问题,现在的研究多集中于企业内部的知识转移和增值部分,少有文章研究企业间的知识流动问题。研究供应链间知识管理的文章也主要集中在研究知识共享方面,没有考虑到“链”的关系,而现有的知识链研究又仅研究了链上的企业间关系而忽略了“链”上必然有物质存在,这就是“流”,有知识链存在就必然存在知识流。论文首先通过研究现代社会竞争背景,提出供应链中知识流动路径优化问题,分析了供应链管理和知识管理的特点,通过综合分析两者间的联系,提出供应链中的知识流动路径优化的必要性和可行性,选出供应链核心企业这一特殊个体作为论文立足点,研究供应链中的知识流动优化问题；然后文章总结了前人进行的关于知识流、知识链、知识转移等相关理论研究,在前人理论研究的基础上,文章提出基于供应链核心企业的知识流动路径的概念模型,建立影响知识转移成本因素的评价体系,从知识转移成本和知识在流动过程中的增值性两方面出发,结合两者提出知识流动效率的概念,从这一角度出发进行知识流动路径优化；在建立起这一概念模型后,本文通过算例对模型进行验证：先考虑单一的知识流入过程,应用动态规划中的最短路问题进行求解,得出结果与实际相同,再考虑到知识是循环流动的,设计知识从核心企业流出再流回,并历经所有企业,进行仿真计算后得出优化路径,最终验证模型的合理性。最后对文章进行总结与展望。由于知识和能力的有限,在模型设计和实例计算中仍存在一些不足和遗憾,所以在结尾提出将来研究可能的改进方向,以便今后更进一步的探讨和研究。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 知识经济时代的来临
• 1.1.2 供应链竞争时代的来临
• 1.2 问题的提出
• 1.2.1 供应链中知识流要素的兴起
• 1.2.2 供应链中需求的多样性
• 1.2.3 供应链强调系统化
• 1.2.4 供应链中企业专业分工水平提高
• 1.3 研究目的和意义
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 研究意义
• 1.4 论文结构安排
• 1.5 论文主要创新点
• 1.6 论文的技术路线
• 1.6.1 研究方法
• 1.6.2 研究思路
• 第二章 相关理论研究
• 2.1 知识基本理论研究
• 2.1.1 知识与数据、信息、智能的区别
• 2.1.2 知识的概念
• 2.1.3 知识的特点
• 2.1.4 知识的作用
• 2.2 知识管理的研究角度
• 2.3 供应链的研究现状
• 2.3.1 国外供应链的研究现状
• 2.3.2 国内供应链的研究现状
• 2.4 供应链管理的特点
• 2.5 供应链及核心企业的关系
• 第三章 有关知识流动性相关研究
• 3.1 知识转移相关研究
• 3.2 知识链相关研究
• 3.2.1 当前知识链的研究领域
• 3.2.2 知识链模型研究
• 3.3 知识流相关研究
• 3.3.1 知识流的结构
• 3.3.2 知识流的特点
• 3.3.3 知识流动的方式
• 3.3.4 知识流的当前研究
• 3.3.5 "链"与"流"的关系
• 第四章 基于供应链核心企业的知识流动模型的构建
• 4.1 模型研究的理论基础
• 4.1.1 供应链的研究
• 4.1.2 供应链中知识的研究
• 4.2 基于供应链核心企业的知识流理论模型提出
• 4.3 影响知识流动路径成本的因素
• 4.3.1 信任关系
• 4.3.2 知识距离
• 4.3.3 物理距离
• 4.3.4 职位距离
• 4.4 知识流动（获取）数学优化模型
• 4.4.1 成本
• 4.4.2 知识价值
• 4.4.3 目标优化模型
• 4.5 利用模糊AHP（层次分析法）确定影响流动成本因素的重要程度
• 4.5.1 模糊层次分析法
• 4.5.2 模糊判断矩阵的构造及排序
• 4.5.3 确定因素权重的求解过程
• 第五章 基于动态规划的知识获取路径优化（lingo）
• 5.1 动态规划算法总论
• 5.1.1 动态规划的发展
• 5.1.2 动态规划的基本数学模型
• 5.2 基于lingo的动态规划算法的改进
• 5.3 实证研究及分析
• 5.3.1 实例验证
• 5.3.2 实例结果分析
• 5.4 总结
• 第六章 基于蚁群算法的知识流动路径优化（MATLAB）
• 6.1 关于蚁群算法的概述
• 6.1.1 研究背景
• 6.1.2 蚁群算法的基本概念
• 6.2 关于蚁群算法的描述
• 6.3 问题描述和改进的蚁群算法
• 6.3.1 问题描述
• 6.3.2 求解知识流动路径问题的改进蚁群算法
• 6.4 仿真试验
• 第七章 论文结论与展望
• 7.1 论文主要结论
• 7.2 论文的不足与研究展望
• 7.2.1 论文不足
• 7.2.2 研究展望
• 附录A
• 1 建立知识转移路径评价层次结构
• 2 用三角模糊数构造两两判断矩阵
• 附录B:实例数据表
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间主要研究成果