移动价值链通过协同工作,能整合资源,从而满足日益个性化,多样化的市场需求。本文集成实证研究和计算机系统模拟为技术手段,研究移动用户采纳行为优化决策,移动增值战略匹配机制,以及需求驱动的移动价值链协同机制。面向移动价值链决策工作机制研究中,阐述了集成实证方法和计算机模拟的必要性和实现原理。在分析移动价值链决策过程的基础上,通过分析社会仿真方法的不足,提出集成实证研究和系统模拟的必要性,并归纳了几种具有普适性的集成模式。进一步结合移动价值链决策过程中的具体研究问题,描述了移动价值链决策工作机制的集成模拟思路。　　集成实证和定性模拟研究移动用户采纳优化决策。以最小化移动银行营销费用、最大化用户使用行为为优化目标,建立可描述一般性受当前影响因素状态约束的移动银行用户使用行为决策问题的优化模型,并提出实证关系驱动的定性模拟方法对模型进行求解。以移动银行使用意愿影响因素为研究对象设计了问卷,使用SPSS的统计分析以及结构方程模型得到影响因素之间的关系。通过QSIM算法驱动因素间交互关系的动态演化,结合BP神经网络训练目标函数,从而寻找用户行为趋于稳定时的最佳决策变量组合,并利用波动-均衡现象,验证了模型的合理性。实践中,管理者可参照优化结果重新配置资源,改善用户使用水平,并依据结果权重明确各维度的优先等级。　　集成实证和定性模拟研究移动增殖战略匹配。提出集成网络分析法(ANP)和定性模拟来解决管理领域中的初始状态约束的多目标动态优化问题。首先,基于传统的战略匹配模型(SAM),建立移动价值链环境下的增值战略匹配概念模型,并用网络分析法(ANP)确定关系间的路径系数图。其次,在上述概念模型的基础上,利用数学语言抽象出优化模型进行描述。同时,通过QSIM算法驱动变量间交互演化,并将实证关系作为因果关系图用于过滤变量后续状态。最后,将定性模拟产生的数据输入优化模型,确定实现价值链均衡时的最优决策变量组合。实践中,管理者可参照优化结果重新配置资源,并依据结果权重明确各维度的优先等级,从而实现价值链均衡。　　集成实证和多Agent模拟研究需求驱动的移动价值链协同。基于价值链生命周期视角,研究市场营销和价值链管理互动下的协同机制。利用系统动力学描述产品扩散过程,并产生实时需求数据;进一步驱动上游合作博弈,实现运营商对服务商的选择;通过进化博弈理论探讨服务商协同满足市场需求。基于Anylogic6.5.0实现了多智能体仿真系统,并引入生命周期理论进行验证和分析,结果表明:(1)利用大众媒介能提高成熟期协同水平,而口碑传播对衰退期最有利,且能拉长成熟期;(2)惩罚机制有利于提高衰退期的协同水平,拉长价值链周期;(4)增大服务商规模和内容服务商比例能提高成长期和成熟期的协同水平;(3)改善运营商规模和实力有利于提高成熟期和衰退期的协同水平。为价值链不同阶段的协同决策提供支持。实践中,管理者可以针对不同的价值链生命周期阶段,采用对应的最佳协同策略,从而实现资源优化配置。