第30卷增刊2009年11月兵工学报ACTAAR~【AMENTARIIV01.30Suppl.Nov.2009基于遗传算法和神经网络的企业核心竞争力评价模型研究董沛武1,刘微微2,娄岩峰3(1.北京理工大学管理与经济学院,北京100081;2.哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江哈尔滨150001;3.中国航天科工集团二院,北京100081摘要:结合遗传算法与BP神经网络以航天二部为例,建立了其核心竞争力评价模型,该模型利用遗传算法提高了网络收敛的效率,克服了传统的神经网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,保持算法结果的全局最优。以一含算例从验证的角度说明该模型对于评价航天二部核心竞争力具有可行性以及较高的精度。关键词:遗传算法;BP神经网络;核心竞争力;航天二部中图分类号:F27文献标志码:A文章编号:1000—1093(2009S-0114—05ResearchonEnterpriseCoreCompetitivePowerEvaluationModelBasedonGeneticAlgorithmandNeuralNetworkDONGPei—WUl。LIUWei.wei2,LOUYan-fen93(1.SchoolofManagementandEconomics,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081.China;2.SchoolofEconomicsandManagement,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,Hdlon西iang,China;3.SecondResearchAcademy0fChinaAerospaceScienceandIndustryCorp.,Beijing100081.ChinaAbstract:TakingthesecondresearchacademyofChinaAerospaceScienceandIndustryCorp.asanexample,anevaluationmodelofcorecompetitivepowerWSSestablishedbygeneticalgorithmandBPneural[network.Themodelcanimprovetheconvergenceefficiencyofneuralnetwork,conquertheshortcomingsoflongtrainingandlocaloptimum,achievewholeoptimumofalgorithmresults.Acal—culationsamplewaspulledintoillustratethefeasibilityandprecisionofthemodelfromtheverifiedperspective.Keywords:geneticalgorithm;BPneuralnetwork;corecompetitivepower;secondresearchacademyofChinaAerospaceScienceandIndustryCorp.0引言从20世纪中叶到2l世纪,人类的航天事业已经取得了辉煌的成就。中国航天事业已经进入一个重点跨越、转型升级的新时期、新阶段。在这个形势下。航天企业拥有核心竞争力,才能在长期发展中获得持续竞争优势。因此,核心竞争力的研究成为了航天企业关注的重点。中国航天科工集团二院第二总体设计部(“”以下简称航天二部成立于20世纪50年代末,是我国最早从事尖端科学技术系统设计与研制的科研单位之一,本文在识别航天二部核心竞争力的基础上,对航天二部核心竞争力进行评价,以期为航天二部核心竞争力的培育提供策略依据。目前对于核心竞争力的评价,采用的评价方法过于主观,如层次分析法、模糊综合评价法,或者通过简单的数学运算来评价核心竞争力,忽视了各评价指收稿日期:2009—10—20作者简介::!薹沛武(1963--,男,教授,博士研究生导师。E-mail:dongpeiwu@bit.edu.cn万方数据增刊基于遗传算法和神经网络的企业核心竞争力评价模型研究115标和核心竞争力之间的非线性关系,其结果难以反映核心竞争力状况,采用传统的方法评价核心竞争力,当工作量较大时,很难做出精确的评价并且计算复杂,求解繁琐,这些方法也缺乏自学习能力。BP神经网络具有自学习、自组织、容错性较好等特性,具有很强的非线性映射和自适应学习能力,为航天二部核心竞争力评价提供了~种新颖的技术,但BP神经网络是基于梯度的算法[卜31,其最大缺点是收敛速度慢,且常受到局部极点的困扰,遗传算法具有全局寻优的特点。将遗传算法与BP神经网络相结合[4]。可以解决BP神经网络训练时间长和容易陷入局部最优的缺点,有效克服传统核心竞争力评价方法的不足。本文针对航天二部企业的特点,设计了航天二部核心竞争力评价指标体系,提出了基于遗传算法和神经网络对航天二部进行核心竞争力评价的一种方法。1BP网络设计本文采用3层BP网络,如图1所示BP网络3层节点表示为,m个输入层节点J;,p个隐含层节点马,,1个输出层节点o.输入层节点与隐含层节点间的网络权值为伽巧,隐含层节点与输出节点间的网络权值为吻.输入层隐含层输出层图1基于遗传算法的神经网络模型隐含节点的输出计算公式:马=厂(∑叫社一岛,(1式中:置为输入指标值;oj为隐含节点阈...