it行业的竞争与合作策略的数学建模论文 (1)

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IT行业的竞争与合作策略

一．摘要

现代社会中每一个企业都存在着竞争与合作。本文在对IT行业的竞争与合作策略进行分析的基础上，以腾讯和360开展的大战为例，在网上查阅两公司之间的斗争焦点和利益冲突基础上，判断企业间竞争与合作的问题。首先根据两企业之间的联系应用多目标规划和单目标规划等方法通过合理假设得到企业与企业之间的收益函数，并计算出近似结果。然后应用非完全信息静态博弈理论，通过讨论两企业的主观概率，以收益函数为基础，建立博弈矩阵，求出了两企业的期望收益函数，并以此得出了在各种情况下两企业竞争与合作的最优策略。

通过查阅有关腾讯与360的业务背景和斗争背景材料，我们合理分析并指出了双方利益的焦点和双方行为对对方利益造成的损害。并充分分析了解了双方的关系。

我们搜集了有关数据，并根据两企业竞争与合作的关系求出了两企业的收益函数，通过合理假设摒弃了繁杂的数据，求出了企业之间的相对收益。再利用决策分析和博弈论的知识建立了合理的数学模型。指出了腾讯在与360斗争的过程中采取了相对最优策略。又在此基础上，发现可牛加入腾讯以后使得腾讯竞争能力加强，取得了相对的优势。

最后一题也是通过博弈论角度的分析，从维护消费者利益，支持民族产业、互利共赢、商业的道德方面站在公众立场，提出了企业合作与政府干预同时进行的多赢策略。

关键词：多目标规划，单目标规划，竞争，合作，博弈论，决策分析，主观概率

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二．问题的重述

2010年腾讯和360开展大战引起社会广泛关注，这两家公司的对垒仍然给人很多思考。

针对题目的实际情况，需解决以下几个问题：

1. 通过查阅资料，指出双方利益冲突的焦点和双方行为对对方利益造成的损害，并以此了解出两企业之间的关系，为下一步建模做准备。

2. 搜集有关数据，建立相应的数学模型，站在腾讯的立场，分析这场斗争的得失，然后应给出总体分析以方便下一步解题。

3. 当可牛加入腾讯一方时，通过上面给出的模型，做出一定的改正，算出两竞争集团的收益。

4. 从维护消费者利益、支持民族产业、互利双赢、商业道德方面站在公众立场，分析两企业的最佳策略以此提出意见和建议。

三．问题的分析

腾讯与360同属于IT行业，虽然一个是聊天软件，一个是系统辅助与杀毒并备的软

件。表面上两软件没有利益和冲突，但是通过观察腾讯和360的收入所在可以看出，两企业的主要收入都来自与互联网增值服务。那么用户的多少必然影响到该公司的盈利。所以两企业的关系可以归结为企业的竞争与合作问题。腾讯与360竞争与合作策略问题实质是一个不完全信息静态博弈问题，在与同行的合作竞争博弈中，企业的策略选择主要有两种，一是选择合作性策略，即合作的成分大于竞争的成分；一是选择竞争性策略，即竞争的成分大于合作的成分。企业在合作竞争中是选择合作性策略还是选择竞争性策略，其出发点是使自己的行动策略是对其他运营商的最优反应，其评价标准是使自己的收益最大化。

对于第一第二题，我们查阅资料找到双方利益冲突的焦点，通过合理的假设用目标规划的方法写出简单的收益函数，得到大体上每个企业的收益函数。并求出了腾讯的在这场竞争中的得与失。

对于第三第四题，可以通过博弈论的有关理论，通过求期望收益函数，求出对各个公司的最优策略。

四、模型假设

1.假设腾讯和360势均力敌，没有哪一家企业拥有绝对优势。如果两家企业同时选择竞争性策略，则出现两种情形，第一种情形，两家直接对抗。第二种情形，两家不直接对抗，采取不同的竞争性策略。

2.假设合作竞争战略下，企业的战略是选择合作型战略或选择竞争型战略。 3.假设每个企业的用户数量等价于它的产品的销售量。 4.企业是理性的，都是以各自最大利润为目标。 5.假设腾讯和360竞争时他们的单位变动成本相同。

26.假设可牛加入使腾讯一方的单位变动成本变为原来的

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五．符号说明

mi表示为企业的盈利； p表示为商品的价格；

vi表示为企业的单位变动成本； Qi表示为i企业的产品产量； Fi表示为i企业的固定成本；

n表示为企业数，这里为2；

I={1,2}表示参与者集合，其中i=1表示腾讯即企业1，i=2表示360即企业2； Si={合作H，竞争J}表示策略集合，i=1,2； Si1=合作表示企业i的第一个策略为合作；

Si2=竞争表示企业i的第二个策略为竞争；

Ui{Sij,Sij}表示收益函数，i=1,2表示第i个企业，j=1,2表示第j 个策略；

Ai=E[合作，竞争]表示参与者的行动空间，i=1,2；

Ti=[温和，好斗]表示类型空间，i=1,2，t11 =温和，t12 =好斗，i=1,2.； P(t11)=?1表示腾讯表现为温和时的主观概率，； P(t12)=1-?1表示腾讯表现为好斗时的主观概率； P(t21)=?2表示360表现为温和时的主观概率；

P（t22）=1- ?2表示360表现为好斗时的主观概率； 联合概率分布P(t1，t2)，其中P（t11，t22）=?1??2；

P（t21|t11）= P(t21)=?2，其他类推，其中?1,?2? [0,1]； si(ti)?qi(ti)表示参与者i策略； a为常系数，实际意义为极限价格；

b为常系数，实际意义为单位供应量变化产生的价格变化；

六、模型建立与求解 问题一：

同一个领域的行业总会出现竞争的情况，腾讯和360同属于IT行业，腾讯有1.6亿的用户，360有2亿的用户，而且有大约1亿的用户同时使用腾讯和360。腾讯主要通过互联网增值服务和移动及电信增值服务取得收入，360近九成的收入来自于互联网服务，所以用户的多少必然直接影响到双方的盈利。双方的冲突主要是用户的使用量问题，双方的斗争主要是争夺用户，只有当用户数量增加时企业才会取得更多的盈利。腾讯和360先后分别通过发布软件来影响对方的软件的正常运行，减少使用对方软件的用户的数量，增加使用自身软件用户的使用量。通过有关网站的网络调查，这次斗争双方同时遭受了大量的损失，两企业之间的竞争出现了两败俱伤的局面。 问题二：

在腾讯与360的竞争和合作当中，影响企业利润的主要因素是有：产销、价格和成本在这些因素当中，产销量可以等价为用户的使用数量是企业可以控制的决策变量，价格可以等价为使用该软件所花费的金钱是由市场决定的因变量，而成本是影响企业制定决策的一个主要条件。正常情况下价格随用户人数的变化呈相反方向的变化，价格与供

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应量的关系为：

p?a?bQ

式中p为商品的价格，a为常系数，实际意义为极限价格；b为常系数，实际意义为单位供应量变化产生的价格变化。

供应量通过影响市场价格双重的作用于企业的利润。企业利润与成本、产销量之间的关系为：

mi?(p?vi)Qi?Fi

其中，mi为i公司的盈利；vi为企业的单位变动成本；Qi为i企业的产品产量；Fi为i企业的固定成本；n为企业数量。

根据假设可得企业之间的收益函数的基本模型[1]： max mi?(p?vi)Qi?Fi st: p?p(Q)?a?bQ， Q??Qi,

Qi?Li(i?1,2,?,n),

其中， Q为产品总销量；Li为i企业的最大生产能力；

这是一个多目标规划模型，由于该模型的特殊性，可通过解出导数方程组的最优解。

令各企业的利润对其产量的导数为零，可得

a?vi??bQi?bQi?0??? （3）

b?Qi?bQi?a?vi??两边求和

nbQi?b?Qi?na?2vib?Qi?(na??vi)/(n?1) （4）

a??vin?1代入价格供应量关系式p?a?bQ，得 p?式（5）代入式（4）-式（3），得 Qi? （5）

p?vi （6） b式（5），式（6）是各企业追求自己获得最大利润的条件下的产销量和价格，可称它们为最优产销量和最优价格。

由于最优产销量和最优价格与企业的固定成本没有关系，因此将固定成本与利润合在一起，称为边际利润，文中也简称为利润或收益，其公式为

?a??vi???vi??n?1??? mi?

b腾讯和360同属IT行业，他们符合上述模型，当两企业竞争时假设他们单位变动成本v相同，这时两企业最佳竞争点：

a?2vp0?,3

a?vQ01?Q02?3b4

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(a?v)2两企业各自的最佳收益为： m01?m02?

9b当两个企业合作时，由追求各自利润最大到追求两个企业利润最大。由多目标规划变为单目标规划，利润增加的计算过程如下： max (2mi)?(p?v)2Qi,

st: p?a?2bQi, Qi?Li(i?1,2)

这个单目标非线性规划问题，其最优解在目标函数导数为零的点上：

dmi?a?2bQi?v?2bQi?0, dQia?v(i?1,2),4b得

a?vp0?2Q0i?(a?v)2这个解是两企业采取合作策略的最佳点，此时每个企业的最大收益为： m1i?

8b(a?v)2,可以发现：合作策略最佳点的收益大于竞对比竞争策略每个企业的最大收益：

9b争策略最佳收益点的收益。

a-v设甲（360）企业实施合作策略，即Q甲?，乙（腾讯）企业据此采取优化对策：

4b max m乙?(p?v)Q乙，

a?vp?a?b，4b?bQ st: 乙

Q乙?Li解法同上，其解为

（3a-v）Q0乙?,8b

3a?5vp0?8此时乙（腾讯）企业的最大收益为

（9a-v)2(a?v)2? m22? 64b8b（a?v)2乙（腾讯）企业收益大于合作策略收益，收益增加：，增长幅度：1/8,甲（360）

64b（3a?v)2(a?v)2?, 企业的收益为 m21?32b9b甲（360）企业的收益不仅小于合作策略收益，而且小于竞争策略收益。而当腾讯采用

（9a-v)2合作决策时，他们两个的收益正好和上面相反。此时甲企业的利益为：m31?，

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