【摘要】：隨著人類科技的不斷發(fā)展,技術(shù)水平的不斷提高,當(dāng)今世界的創(chuàng)新產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度變得越來越快。各個國家和企業(yè)都把創(chuàng)新研發(fā)作為最重要的發(fā)展戰(zhàn)略,并建立了產(chǎn)業(yè)集群,孵化園區(qū)等創(chuàng)新基地,其目的都是為了研發(fā)出更多的創(chuàng)新并讓創(chuàng)新有效地在網(wǎng)絡(luò)中擴散。很多學(xué)者對于創(chuàng)新擴散模型進行了研究,從數(shù)學(xué)模型到元胞自動機模型和基于Agent的模型,創(chuàng)新擴散研究取得了較大的進展。 本論文在小世界網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下構(gòu)建了一個具有記憶功能的基于Agent的創(chuàng)新擴散模型。借助Matlab數(shù)學(xué)軟件,設(shè)計了創(chuàng)新的擴散環(huán)境,并對單一創(chuàng)新擴散的情形和兩種競爭性創(chuàng)新同時擴散的情形分別進行了仿真研究。在單一創(chuàng)新擴散的情形下,仿真結(jié)果顯示：采用分散式擴散策略比采用集中式擴散策略的效果好,而且通過增加網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的“創(chuàng)新感知”能夠有效地減少擴散的"Lock-In"狀態(tài)。在兩種競爭性創(chuàng)新同時擴散的情形中,分析如何通過改變口碑和廣告策略來找到最優(yōu)的擴散,增加創(chuàng)新的市場份額。研究結(jié)果顯示,初始市場占有率較低的創(chuàng)新在擴散的前期和后期采用口碑策略,而在擴散的中期采用廣告投放策略能夠使得創(chuàng)新擴散達到最優(yōu)的效果。
【圖文】：

接下來分析臨界值的影響。我們通過改變臨界值的大小，來觀察小集團式集中擴散和非小集團式集中擴散達到飽和時的仿真次數(shù)。結(jié)果如圖4.3所示，，將臨界值L的值從0.5變化到0.75，每次改變的幅度是0.05。雖然隨著臨界值的增加，創(chuàng)新擴散達到飽和時的次數(shù)都在慢慢增加，但是當(dāng)臨界值小于0.7的情況下，小集團式集中擴散達到飽和的次數(shù)總要小于非小集團式的集中擴散。當(dāng)臨界值為0.7以后，小集團式和非小集團式的集中式擴散方式都不能在網(wǎng)絡(luò)中達到完全擴散，只能擴散到部分網(wǎng)絡(luò)，那也是為什么它們到達完全擴散的次數(shù)都小于50次，要遠遠小于臨界值小于0.7的情形。在臨界值為O

取平均值后得到的結(jié)果)。首先固定接受創(chuàng)新的臨界值，考察在相同的臨界值下，兩種擴散方式對于網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新擴散的影響。在這里使用的參數(shù)是L二0.6，R二0.25，叭=0.3，w址二0.7，得出的結(jié)果如圖4.4和圖4.5所示。按照正常的思維邏輯，直觀上會認為采用集中式擴散的創(chuàng)新應(yīng)該會在擴散初始階段有較大的創(chuàng)新效應(yīng)，使得創(chuàng)新更快的擴散，而采用分散式的創(chuàng)新擴散方式在擴散初始階段創(chuàng)新的效應(yīng)比較小，很容易在創(chuàng)新開始階段就導(dǎo)致擴散失敗。但是從圖4.4的結(jié)果中可以看到，在開始階段擴散比較快的反而是采用分散式擴散的策略，而且分散式擴散在整個擴散過程中一直比集中式擴散來的迅速，這充分說明分散式在擴散可以正常進行的任何情況下，速度總是大于集中式擴散，這也可以理解，“多點開花”進行的擴散總歸會比從一處開始蔓延的擴散速度要快(在圖4.4中，分散式擴散S型曲線不明顯是因為相對于集中式擴散
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：O157.5

【參考文獻】

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本文編號：2557740