基于竞争性谈判的军事装备采购机制和方法研究

发布时间：2020-10-19 07:27

　　 军事装备竞争性采购是装备建设的重要课题，竞争性谈判作为一种正常有效的采购方法将逐渐在装备采购中占据主导地位，本文把基于竞争性谈判的军事装备采购的工作机制和模型研究作为主题，对建立健全和完善军事装备竞争性采购方法进行了大胆的探索。 在界定的研究范围内，本文对竞争性谈判、军事装备采购的特点分别进行了介绍。指出了竞争性谈判采购是一个动态的博弈过程以及军事装备采购市场的特殊性。分析了当前军事装备采购中的问题，提出了规范装备采购制度运行应把握的重点。根据军事装备采购的委托-代理关系和合同特点，对合理有效的竞争和激励机制进行了研究，阐述了全寿命费用管理的竞争性谈判综合评审标准。通过对采购方与供应商、供应商与供应商之间“价格”博弈研究，提出了采购方要善于控制谈判时间和节奏以及应对供应商进行有限价格激励的观点。 竞争性谈判交易主体包括买卖双方，即军方（含军方指定的采购代理机构）和供应商。本文分别对采购代理机构的成本补偿激励机制、基于声誉的激励机制、基于多项行为的激励机制进行了研究；对供应商的报价决策模型进行了研究，在考虑资金的时间价值和通货膨胀影响的基础上，运用数学规划理论与方法对报价模型进行了优化，对采购方关心的最后方案的评审模型进行了综述，并提出了一致度极大化模型的概念以及模型择优方法，然后对评审专家系统进行了研究和初步设计。 竞争性谈判采购过程中的串谋表现形式多种多样，本文通过对权力寻租、集体腐败、行贿受贿的形成原因、制约机制和防范对策的博弈分析，对基于竞争性谈判的军事装备采购管理作出了完善规章制度和加大监管力度的政策建议，并对串谋的法律责任进行了研究。 本文围绕竞争性谈判采购过程中参与各方共同或独立涉及价格博弈、有效激励、机制设计、优化报价、综合评审模型择优以及各类串谋现象等内容进行了讨论，提出了一些新观点、新方法。
【学位单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2004
【中图分类】：E075
【部分图文】：

大多会研究并采用各自熟悉的评审方法，为了能够充分、综合的优点，结合人工神经网络（Artificial Neural Network，事例推理（Case-based Reasoning,简称 CBR）的评审方法的优化的评审专家系统。为两种常用的评审方法，ANN 方法与 CBR 方法的特点、优势[207]，本节集中 ANN 方法与 CBR 方法的优点提出了一种将审方法。合方法的系统结构如图 7-5 所示。在系统的建模过程中，首先购的样本（既往事例）训练人工神经网络，建立评审模型与方并将决策数据表示为案例的形式建立案例库，利用人工神经网建立索引（如图 7-6 所示）。最后方案评审时，先采用人工神经进行军事装备的分类，利用其结果指导基于案例的推理（CBCBR 模块给出的决策结果作用于评价修正单元（Evaluatele，简称 ERM），给出评审项目最后方案的排名。
【引证文献】

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本文编号：2846907