投入产出模型直接消耗系数修订的准则

本文根据直接消耗系数的改变对完全需要系数的总体影响，研究确定直接消耗系数修订的准则，给出按元素，按部门确定消耗系数的方法，所给方法较文献（４）的方法更为完善。     

投入产出直接消耗系数修订的神经网络方法

本文根据煤炭企业投入产出模型的特点，建立了其直接消耗系数修订的回归－自回归神经网络模型，并结合实际研究给出了直接消耗系数修订实例，为煤炭企业投入产出直接消耗系修订提出了新的方法。     

一种修订直接消耗系数矩阵的新方法

本文利用某基年的直接消耗系数矩阵和以后各年度的各部门的总产量，最终产品，各部门单位产品价格以及各部门单位产品价格中所含的新创造价值，给出一种修订直接消耗系数矩阵的新方法。     

利率、工资及产品价格变化与直接消耗系数阵变化关系的研究

在剔除Ｌｅｏｎｔｉｅｆ投入产出理论中投入与产出关系的线性假定和不同部门产品不可替代性假定的前提下,利用经济系统有效性假定将投入产出模型和Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数联系起来,研究了利率、工资及产品价格变动与直接消耗系数变动间的关系,并分析了所得结果。     

逆向优化调整消耗系数方阵方法探讨

本文按照”相对改变量最小“的思想来逆向优化调整原消耗系数方阵,较按照”绝对改变量最小“来逆向优化调整更符合实际意义。     

降低直接消耗系数对临界平均毛利率的影响分析

针对[1]中给出的临界平均毛利率,研究降低直接消耗系数对该临界平均毛利率的定量影响,得出降低直接消耗系数可提高临界平均毛利率定量关系的结论,并给出临界平均毛利率的增加幅度.     

价格本体系统投入产出模型中直接消耗系数对临界平均毛利率的影响分析

针对价格本体系统稳定性建立了基本价格投入产出模型,给出了定价稳定性的充要条件和临界平均毛利率的表达式,并研究降低直接消耗系数对该临界平均毛利率的定量影响,得出降低直接消耗系数可提高临界平均毛利率定量关系的结论,并给出了临界平均毛利率的增加幅度.     

变系数Leontier模型研究

本文从经济与技术相结合的角度，研究了Ｌｅｏｎｔｉｅｆ模型中消耗系数ａｉｊ（ｔ）和资本系数ｂｉｊ（ｔ）的确定问题，并在文献「３」方法的基础上，给出了一种更为精确的系数确定方法。     

产业结构与水资源消耗结构的关联关系研究

产业结构与水资源消耗结构密切相关,产业结构调整会引起水资源消耗结构的改变. 如能在直接促进经济增长的同时,间接实现水资源消耗的减少,才是经济和生态双重效益的体现,也是符合科学发展的理念. 本文从福利经济学理论中的生产帕累托最优条件出发,构建了“结构偏差系数”指标,用于测算产业结构与水资源消耗结构的关联关系,尝试从水资源消耗角度为测度经济-生态效益的偏差提供有效方法. 实证分析中,本文利用北京市产业经济、水资源及投入产出表等数据,对北京市产业结构、水资源消耗结构的演变及现状进行了测算;在此基础上,计算了北京市三大产业间的结构偏差系数;并根据实证测算结果,对北京市产业结构的调整从水资源消耗角度进行了定性评估及评判.     

地区间投入产出模型分析

地区间投入产出模型是投入产出分析领域中非常重要又非常复杂的内容,它是研究地区间经济联系和物流关系的工具,它对研究如何发挥不同地区经济优势,确定生产力合理布局,优化资源配置,特别是对当前研究西部大开发与东部和中部之关系具有重要的意义．论文对世界上已有的地区间投入产出模型进行综述,简要介绍3个较为经典的模型,说明地区间投入产出模型的发展轨迹,分析各自特点、适用情况及其差别,希望对我国的地区间投入产出分析模型发展有所帮助．     

一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题

通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。     

多目标置换流水车间调度的混沌杂草优化算法

针对最小化最大完工时间,总流程时间及总延迟时间的多目标置换流水车间调度问题,提出一种改进的混沌杂草优化算法,该算法采用基于熵值权重的灰熵关联度适应值分配策略,引入快速非支配排序法生成外部档案,并将进化种群的更新和最优位置的混沌搜索相结合,用于维护外部档案,提升算法的寻优性能.通过与NSGA-Ⅱ算法进行OR-Library典型测试算例的对比实验,验证该算法的有效性.     

Seeker optimization algorithm:a novel stochastic search algorithm for global numerical optimization

A novel heuristic search algorithm celled seeker optimization algorithm (SOA) is proposed for the real-parameter optimization.The proposed SOA is based on simulating the act of human searching.In the SOA,search direction is based on empirical gradients by evaluating the response to the position changes,while step length is based on uncertainty reasoning by using a simple fuzzy rule.The effectiveness of the SOA is evaluated by using a challenging set of typically complex functions in comparison to differential evolution (DE) and throe modified particle swarm optimization (PSO) algorithms.The simulation results show that the performance of the SOA is superior or comparable to that of the other algorithms.     

区分内外资企业和贸易方式的非竞争型投入产出模型

本文提出了一种新颖的投入产出模型-区分内外资企业和贸易方式的非竞争型投入产出模型,该模型考虑到中国内资企业和 外资企业在生产技术、消耗结构等方面的重大差异,以及出口中加工贸易和非加工贸易的差异,将国民经济细分为6个部分. 在编制完成的中国2007年42部门区分内外资企业和贸易方式的非竞争型投入产出表基础上,文章分别测算了内资企业和外资企业 对中国经济的贡献,以及两者间的相互诱发作用.     

非竞争型投入产出表在碳泄漏问题中的应用

利用非竞争(进口)型投入产出表建立了碳排放泄露模型, 将一个国家或地区的碳排放总量分解为消费、投资、出口引起排放量及进口避免排放量等部分. 并推算了中国主要年份非竞争型投入产出表, 分析了中国产业能源活动碳排放的泄漏(转移)问题. 结论认为: 出口总量的增加是中国碳排放总量迅速增加的主要推动力之一, 特别是在加入WTO以后, 中国对外贸易导致的碳泄露占中国碳排放总量的四分之一强.     

灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。     

求解约束优化问题的内外交叉遗传算法

针对很多约束优化问题的最优解位于可行域的边界上或其附近的特点,提出了一种新的遗传算法.算法将种群中的可行解和不可行解分别存贮在两个容器中,新设计的交叉算子(内外交叉法)尽量让可行域内的可行解与可行域外的不可行解交叉,并顺着有利的方向一维搜索到可行域边界,此举既增大了个体接近全局最优解的几率, 又增强了算法的收敛速度;粒子群变异法则吸取粒子群 (PSO)算法的优点,让粒子沿粒子自身历史最优和全局最优的方向变异, 而选择算子则采取了保留固定比例不可行解的方法. 仿真结果证明了算法能够在种群规模小,迭代次数少的情况下迅速接近或找到全局最优解.     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.