对帕累托最优条件的再分析

资源最优配置是福利经济学中的一个重要理论，但是，好多经济学家在研究资源最优配置的问题时，却都撇开了收入分配这一重要前提。因此，该文对帕累托最优条件在资本主义，社会主义条件下能否实现作了进一步分析。     

基于帕累托最优模型的电子商务福利经济学分析

电子商务是当前最具吸引力的产业之一。作为一门新兴的技术和新型交易模式,其满足人们消费欲望的同时也存在自身的局限性。从福利经济学的视角出发,以帕累托最优模型为解决途径,从消费与生产的微观角度分析供求双方的均衡,以及从社会福利的宏观视角探讨国民生产各要素的收入变化。客观分析电子商务的社会经济价值,对优化资源配置、转变经济发展方式、优化产业结构具有重要意义。     

关于帕累托最优问题的再思考

由福利经济学的知识可知,帕累托认为最优的效用组合存在无限多种,而这与"最优"配置的内在要求显然是相冲突的.为了解决这一问题,通过对交换、生产及生产和交换的帕累托改进方式进行了重新分析,并通过分析说明在既定的要素禀赋下"最优"的配置状态是存在而且唯一的,并进而说明这种唯一是如何达到的.     

基于帕累托最优的民办高校图书馆人力资源优化策略探析

阐述了图书馆人力资源管理与帕累托最优的概念,分析了目前民办高校图书馆人力资源管理中存在的问题,提出了民办高校图书馆人力资源管理的帕累托改进。     

帕累托最优框架下的水电电价模型

将Shapley值分配方法与帕累托最优理论引入到水电电价模型的研究中.通过Shapley值确定水电电价在不同时段的惩罚因子与奖励因子,在帕累托最优的框架下建立能够提供有效的经济信号的有差别水电电价模型,目标为小水电方经济效益减少量与电网线损减少量比值的最小化,在保证对电网运营方与水电方经济效益弱影响的同时,实现电网的低...     

基于帕累托优化的农业用水定价机制与模型研究

在综合考虑供水单位和农民双方利益的基础上,从经济学角度探讨了基于帕累托优化的农业用水定价机制,建立了考虑国家对农民直接补贴的基于帕累托优化的农业用水的水价模型。以陕西省关中地区为例,初步确定了灌区保本运营的政府对农业亩灌溉用水的直补定额,并分析了其节水综合效益及这一促进农业节水的激励制度设计的优越性和与之配套的制度设计。研究得出,在现有的条件下,通过利用市场水价调节机制提高水价,从经济学角度实现水资源配置的帕累托最优化,使水资源达到供需平衡,是实现节水农业的经济和现实途径。但在农民对提高农业水价承受能力较弱的现实条件下,水价的调整必须保护农业的基本用水需求和农民利益,对农户适当补贴才能使供、用水双方达到帕累托最优化状态。为此,可建立现实的激励节水机制,且力争达到政府对农户直补资金有较高的投入产出比,只有这样,方可调动农业供、用水双方的节水积极性,对发展节水农业产生重要的推动作用。     

医院图书馆中的帕累托法则

介绍了帕累托法则,讨论了帕累托法则在医院图书馆中的应用,并对如何取得更好的效果进行了分析。     

从帕累托最优理论看我国城市房屋拆迁

随着我国城市建设、旧城区改造及房地产市场的不断发展,拆迁纠纷大量出现,其根源在于目前城市房屋拆迁补偿过程中包含着复杂的利益关系,涉及到社会公共利益的实现和被拆迁人权利的保护.以经济学中的怕累托最优理论为视角,针对如何保护被拆迁人的合法财产权引发的矛盾,建议运用一系列帕累托改进的方式以保障听证与司法程序的执行,完善公共利益的最终确定以及强调被拆迁人的补偿权以更好确定拆迁补偿机制,从而平衡目前的制度性非均衡状态,最终达到全社会福利最大化的帕累托最优状态.     

工程项目管理四要素的帕累托分析

以建筑工程为例,分析了项目管理单件性、风险性、社会性的特点。阐述了质量、成本、时间、范围四要素的管理要求。利用帕累托准则对项目管理四要素的内容进行了分析。     

帕累托定律与教师业务档案内容设置

教师业务档案内容设置目前面临着既要全面、又要兼顾绩效的两难窘境,帕累托定律是解决这一矛盾的最好方法。运用帕累托定律设置教师业务档案内容,必须收集和梳理好相关信息、将学校目标和个人规划有机结合、坚持科学和务实的态度、做好落实和反馈工作。     

现场智能节点的信息优化与决策模型的研究

该文以现场总线技术中的智能节点为研究对象,提出了现场智能决策系统（FIDS）的概念与工作模式;利用智能节点中的抽象工作单元Cell,对春内部信息处理过程进行了基于模糊图论的优化;在智能点的层次上,基于过程要素和组织要素,对大规模现场智能节点的组织决策过程进行了较为详细的描述。     

Agent的多目标优化分布式智能算法

根据多目标优化的理论,将传统多目标优化的方法与Agent技术相结合,提出一种基于Agent技术的多目标优化分布式智能算法．在该算法中,每个智能体由目标函数、协调算法和通信模块组成．由智能体组成多目标优化的多智能体系统．通过每个Agent的独立优化和Agent之间的通信和协调。实现多目标优化．文中用实例验证算法的有效性．     

弹道导弹攻防对抗的对策模型

针对现代空袭的弹道导弹突击,设计了弹道导弹攻防对抗的对策模型。把导弹攻击的行动表示为能造成最大预期伤害的数学模型,然后指出如何最优化防御拦截系统部署及拦截方案以期最小化最大期望毁伤,仿真实例说明了弹道导弹攻防对抗对策方法的有效性。     

智能优化的自动建模技术及其应用研究

结合连续过程工业的生产特点 ,提出了一种基于数学规划模型的建模方法———根据变量之间的因素分析来自动建立模型 ,其思想是由初始模型 (一般为目标函数 )不断组合扩展得到整个系统的优化模型 .这种建模方法减少了知识工程师的工作量 .此方法已在优化系统中得到了应用 .     

一种协同诊断的任务协作规划方法

在多诊断资源协同诊断领域,由于装备复杂性和诊断资源异构性,诊断任务分配应具有自适应性.提出了一种动静态集成的协同诊断任务分配方法.在静态任务分配中,以装备的定性模型和模糊关系矩阵建立了诊断任务关系模型,通过改进D算法实现诊断路径规划,运用多约束整数规划进行资源配置;在动态诊断任务分配方法中,引入了基于效用和协商的扩展合同网方法.最后,通过工程装备的诊断事例验证了分配方法的有效性,并通过结论总结和延伸了该方法.     

A Knowledge-reuse Based Intelligent Reasoning Model for Worsted Process Optimization

The textile process planning is a knowledge reuse process in nature, which depends on the expert＇s knowledge and experience. It seems to be very difficult to build up an integral mathematical model to optimize hundreds of the processing parameters. In fact, the existing process cases which were recorded to ensure the ability to trace production steps can also be used to optimize the process itself. This paper presents a novel knowledge-reuse based hybrid intelligent reasoning model （HIRM） for worsted process optimization. The model architecture and reasoning mechanism are respectively described. An applied case with HIRM is given to demonstrate that the best process decision can be made, and important processing parameters such as for raw material optimized.     

基于驾驶员类型分析的智能车辆交叉口行为决策

提出一种基于车辆行为交互的两阶段智能车辆交叉口行为决策方法.第一阶段通过基于模糊逻辑的驾驶员激进程度判别模型,判断交叉口其他车辆的驾驶员类型;第二阶段通过驾驶员激进程度与碰撞到达时间（TTC）进行行为决策.使用Prescan和Matlab/Simulink进行交叉口联合仿真.结果表明,该方法可以使智能车辆安全有效通过有其他车辆通行的交叉路口.      

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

注塑模浇注系统智能设计的一种混合知识模型

浇注系统是注塑模最关键的功能结构之一，根据浇注系统设计知识的特点，提出了一种混合连接主义和符号主义的知识模型，并采用基于框架—规则的方式来表达．这种混合知识模型既可以表达模糊性知识，也可以表达隐式和显式知识．以此知识模型为基础，在Pro／E软件平台上，开发了浇注系统智能设计原型系统，并以一个实例验证此知识模型和原型系统的有效性和适用性．     

基于SVM的CPU-GPU异构系统任务分配模型

为了改善异构系统的性能和效率,提出并实现了一个两阶段的任务分配模型.该模型对预分配给CPU和GPU的任务集进行多轮调整,以此最大程度地缩短程序的执行时间.首先,使用支持向量机进行任务预处理,支持向量机将任务分成CPU型和GPU型;然后,根据预处理结果以及处理器的特征和状态,并在对分配集合进行多轮调整后实施实际的任务分配.本模型在具体的异构系统中实现,使用多种基准程序进行检测.实验结果表明,对比其他任务分配算法,本文算法能够使性能获得平均43.54%的提升.