基于竞争侵略策略的粒子群算法

针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优及算法收敛速度慢的问题,提出基于竞争侵略策略的粒子群算法(Particle Swarm Optimization based on competitive aggression Strategy,CAPSO)。凭借高自由度的侵略性,自由粒子群中粒子与择优进化群中粒子进行比较,得出竞争最优,进而通过竞争池指导择优进化群更新,使CAPSO算法快速跳出局部最优,且提高算法收敛速度。使用8个标准测试函数分别对4个算法以及CAPSO算法进行仿真,对寻优结果进行分析。结果表明,CAPSO算法无论是在单峰函数问题还是多峰函数问题上,总体拥有优秀的寻优结果。

企业创业导向组合及演进路径——描述性案例分析

基于多维独立视角,采用描述性多案例研究,本文探讨初创型企业和在位大企业创业导向组合一般演进路径及同类企业内部演进路径差异。首先,创业导向组合一般演进路径反映企业阶段性发展困境。初创型企业一般演进路径为高先动性和低竞争侵略性—高先动性和高竞争侵略性—低先动性和高竞争侵略性,体现从获得立足之地,到规模化再到快速发展的过程;在位大企业则是低先动性和高竞争侵略性—高先动性和高竞争侵略性—高先动性和低竞争侵略性,体现从聚焦主流业务,到实现转型发现未来新增长点的过程。其次,同类企业内部演进路径差异表现为高先动性和竞争侵略性阶段演进方向的反复,反映初创型企业从获得立足之地到快速成长过程的反复性和在位大企业从聚焦现有机会到发现未来增长机会过程的不确定性。