基于数据的产学研协同创新关键动力优化

为确定产学研协同创新的关键动力,首先,对影响产学研协同创新的各种因素进行了分析,对产学研主体间的协同关系进行了研究。然后,借助Agent理论方法,构建了一个主体间协同创新的动力结构模型,对各主体Agent的功能,相互间的协同工作过程和动力机制进行了设计,进而对产学研各主体间的协同创新动力进行了提纯。其次,利用粒子群算法(PSO),对产学研各主体间的协同创新动力机制进行了优化,进而运用2010年《中国科技统计年鉴》中31个省市的统计数据为样本对关键动力优化算法进行了实证检验。结果表明,在产学研大数据环境下,多Agent的产学研协同创新关键动力模型能精确表达了产学研三个主体之间的协同关系,优化后的PSO算法能以较少的迭代次数得出了影响关键动力的临界点,确定了影响产学研协同创新的关键动力因素,并提出了具体对策建议。