随着国内工程项目采购的市场化,越来越多的业主通过招标的方式选取承包商,当工程项目规模庞大、涉及因素复杂时,企业常受自身生产能力和技术水平限制难以单独完成大型的工程项目,该企业就需要通过招标的方式寻求合作伙伴,这样便形成了动态联盟企业。现代动态联盟企业由于规模庞大结构复杂而形成立体联盟网络,盟主常要求其盟员根据各自不同的核心能力以及所处研发或生产经营的不同环节而形成组合性企业集合。在动态联盟企业日益扩大化复杂化的现状下,寻找最优伙伴组合成为动态联盟企业问题的热点之一。在动态联盟企业伙伴选择问题中,由于可利用的资源和利润空间有限,盟主和盟员之间、子项目的承担者之间既要相互竞争又要相互协调,因此需要在盟主和盟员之间确定一种最优的决策从而达到双赢或多赢的优化目标。本文在分析了多个子项目的优化目标及对应的投标企业核心能力的基础上,结合博弈思想,建立了组合性盟友企业选择的非线性整数规划模型,实现项目竞标费用与拖期惩罚总额最小化。设计了演化博弈算法对问题进行求解,算法将伙伴组合对应为局中人的策略组合,将盟主收益对应为局中人的收益函数,并将寻找目标函数最小化的伙伴组合对应为寻找帕累托最优的纳什均衡,从而将伙伴挑选问题转化为纳什均衡演化寻优问题。仿真结果表明演化博弈算法在处理规模较大的伙伴选择问题上在计算速度和达优率两方面具有一定的优势。另外,本文还利用了多Agent系统特有的学习特性将演化博弈算法进行了改进,并通过仿真运算证明了该算法在处理更大规模的伙伴选择问题时在计算速度方面具有更加明显的优势,从而为动态联盟企业盟员的合理选择提供了有效的策略支持。