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J-GLOBAL ID：201702217171157974   整理番号：17A1592476

罰メカニズムに基づく産学研連携進化ゲーム分析【JST・京大機械翻訳】

Industry Technology Innovation Alliance Based on Cooperation by Using Evolutionary Game Theory

著者 (3件)： Wang Xiaoyang (電子科技大学中山学院経貿学院,广東中山,528400) ,  Zhang Lei (中山大学,广東广州,510275) ,  Du Xiaorong (中山大学,广東广州,510275)
資料名： Keji Guanli Yanjiu  (Keji Guanli Yanjiu)
巻： 37  号： 9  ページ： 118-124  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3489A  ISSN： 1000-7695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 産学研協力は国家革新体系を構築し、革新駆動型経済体への転換に重要な役割を果たし、新しい情勢下では、多方面に参与する産学研協力モードが主流となり、各方面の利益と協力を順調に行うために、長期協力において一定の制約罰メカニズムが必要である。最初に,複数の戦略の進化ゲームモデルを確立し,各状況の下での利益を分析して計算した。次に,ペナルティ機構を確立し,ペナルティと収益を相関させ,異なる状況下の利益を調整した後,粒子群最適化アルゴリズムを用いてシミュレーションを行い,従来の固定数値の静的シミュレーション法を捨て,「収益-収益」比例と「ペナルティ-収益」比例の動的数値解析を考慮した。シミュレーションにより、罰制約の存在下における多人多策略の産学研究協力発展の状況を得て、最後に結論を出し、相応の対策を提案した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ペナルティ ,  シミュレーション ,  数値解析
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *進化ゲーム理論 ,  *罰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： cooperation ,  evolutionary game theory ,  ISD (Iterated Snowdrift dilemma) ,  punishment

分類 (5件)： 油料作物  (FC03074V) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J) ,  家庭電器  (NA06000D) ,  塩  (CD01050V) ,  特殊自動車・特装車・特用車一般  (QG07010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： メカニズム ,  連携 ,  進化 ,  ゲーム分析