专利技术许可是技术转移的重要方式,是促进企业技术创新的主要措施。在传统的技术许可市场,技术许可的过程中存在专利许可纠纷和信用风险等多种问题,形成资源严重浪费的“沉睡”专利。因此,有必要对技术许可的匹配问题进行研究,并提出比较稳健的研究结论,以提高技术转化率。首先,考虑了交易平台上,具有多属性多种形式信息的专利供给者和需求者之间排他性和非排他性专利技术许可的双边匹配问题;其次,兼顾了“科易网”、“技E网”和“飞天众智”等众多技术交易平台竞争的现实情况。本文第四章构建了两阶段决策分析框架,以专利供给者、专利需求企业和专利交易平台三者的满意度最大为目标,构建了多目标优化模型;基于隶属度函数加权和方法,将多目标模型转换为单目标模型,进行求解。第一个阶段,供需双方根据评价指标选择进行交易的技术交易平台;第二个阶段,各个技术交易平台上的供需双方根据评价指标进行匹配。进一步的,考虑到技术供需双方和交易平台有限理性的损失规避心理,本文第五章选取期望水平作为参照点,使用前景理论计算益损值,根据TODIM思想将益损值转化为感知价值,构建感知价值最大的多目标优化模型。并且考虑了交易平台的网络效应,通过平台佣金收入和平台网络价值来共同衡量平台的收益。同样构建了两阶段决策分析框架,第一个阶段,供需双方和交易平台进行匹配,建立使供需双方和交易平台感知价值最大的多目标优化模型。第二个阶段,各个技术交易平台上的供需双方根据评价指标进行匹配。本文以算例验证匹配方法的可行性,通过Lingo软件进行求解,为交易平台下专利技术许可供需双方进行匹配提供理论依据。研究认为,将专利技术许可分为两阶段进行匹配,第一个阶段可以提高专利技术交易匹配效率,第二个阶段得到最优匹配结果。研究得出:考虑到每个交易平台的构建、运营和维护都需要一定的成本,为避免资源浪费,企业和政府相关部门无需建立过多的交易平台;专利技术许可需求方和供给方在选择平台时,也无需追求最多数量的技术交易平台,根据自己的经费投入情况,选择适当数量的交易平台即可。考虑了损失规避心理后,平台在实际匹配过程中,需要尽量满足决策者的期望水平,提高技术交易平台和供需双方的实际水平。