中文摘要：

申请人研究方向和成果属于管理科学与工程学科，并主要集中于管理科学与电子商务、进化计算与商务智能、信息管理与信息系统等领域。研究了进化算法收敛性和动力学行为，定义并分析了进化算法模式进化概念，推导了准确的模式理论公式；设计了多模态函数优化的进化算法，基于稳态进化算法的协同进化小生境策略，基于模式进化的基因联结学习实数编码进化算法，基于epsilon-支配的多目标进化算法等；并应用于电子商务、信息管理、决策支持、数据挖掘、信息系统、工业工程等领域中的复杂优化问题求解和复杂系统模拟。提出了信息查询扩展统计模型和协同过滤高斯混合模型及频繁项集发现的快速算法，用于电子商务和企业知识管理系统中知识获取、信息检索和决策支持。发表学术论文70余篇，SCI/EI检索18/38篇，他引300篇次以上。将有关成果结合产业实践进行了转化应用，取得了显著经济效益和社会效益，获得了10余项省部以上级别科技进步奖励。

结论摘要：

本项目研究工作主要成果包括两个组成部分协同进化计算理论与应用研究、信息产品的设计与定价策略优化研究。关于协同进化计算理论与应用问题，（1）建立了适应值共享进化算法的协同进化过程的规范模型，分析了适应值共享进化算法动力学性质与行为，发现了该算法实现协同进化的条件和应用中效率较低的原因，并提出了混合算法解决方法。（2）将同时考虑上下级目标的二层规划问题，转化为上级目标函数为双目标的二层双目标规划模型，并提出了一种改进的协同进化多目标求解方法。（3）针对数据挖掘和商务智能建模中存在的复杂高维数据属性约减问题，提出了一种多种群协同进化神经网络集成算法，在处理复杂分类问题中获得较高分类精度和精简的模型结构。（4）针对海量数据的数据挖掘问题，考虑特征相关度与特征冗余度，设计了基于多目标进化算法的最优特征子集选择方法。关于信息产品的设计与定价策略优化问题，（1）研究了信息产品最优捆绑与定价。定义了不同分布下的顾客异质性度量公式，在顾客异质性比较显著的情形下，证明了混合捆绑策略均优于独立销售策略和完全捆绑策略。提出了多信息产品混合部分捆绑策略概念，构建了垄断厂商捆绑决策和顾客购买行为的双层规划模型。（2）研究了存在网络外部性的电子商务市场中免费软件策略。分别建立了完全垄断、双寡头垄断市场下的系统动力学模型，分析了完全垄断以及双寡头垄断的不同市场演化模式和混沌现象，以及两个厂商的最优软件兼容性及定价决策。（3）研究了考虑顾客共同评价的信息产品最优版本化与定价策，以及基于异质顾客行为效用函数的信息产品最优版本化策略。提出了顾客需要质量来描述异质顾客质量需求，进而定义了一个基于顾客行为的效用函数，建立了考虑异质顾客选择行为的信息产品多版本优化的两层规划模型，分析了垄断厂商信息产品版本化策略的最优性及最优决策。（4）考虑了顾客质量需求和顾客对质量降低的不能容忍程度下，信息产品生产商的最优二维质量纵向差异化策略，分析了用户对质量降低的不能容忍程度以及版本化成本对厂商最优版本化决策的影响。（5）分析了竞争条件下厂商产品差异化与定价策略。建立了三阶段博弈模型，并采用逆向归纳求解该博弈模型的子博弈精炼纳什均衡。第一个厂商产品为两维度最大质量，第二个厂商在两个质量维度任意取值时，存在三个局部纳什均衡。全局纳什均衡中，两厂商产品在一个质量维度上没有差异，在另一个质量维度上采取较大差异化。