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。     

中等收入定位与人口度量模型研究

首先利用复合函数方法提出指数多项式和指数帕累托两个新的洛伦兹曲线模型,对收入分配分组数据进行拟合,得到参数估计值、均方误差、最大绝对误差和平均绝对误差指标值.与已知的10种洛伦兹曲线模型比较可知,所给的两个模型均具有很好的模拟效果.然后分别从几何学和经济学角度重新定义了中等收入人口,解释了定义的原理和相关的经济学意义.最后,分别利用几何直观和基尼系数的思想,给定了两种定义的中等收入人口的测算方法和数学模型.     

基于DEA模型的徐州市科技创新效率研究

建立效率评估指标体系,运用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)运筹学方法,将科技创新活动分为两个阶段:知识创造和成果转化,研究徐州市科技研发效率和成果转化效率,判断徐州市科技创新效率是否达到"帕累托"最优,是否存在科技投入冗余及科技产出不足,并对淮海经济区20市和江苏省13市的科技创新能力进行横向比较分析,以期对徐州市区域性产业科技创新中心建设情况进行监测评估。     

基于极值理论的洪水灾害损失模型研究

巨灾风险具有发生概率低、毁灭性强等特点,其分布的极值与以往的经验分布不同,具有典型的厚尾特征．运用基于GPD分布的POT模型对我国历年洪水的损失数据进行拟合,并对形状参数及尺度参数进行估计,以此研究巨灾损失的尾部特征,得出结论,并提出建议,对巨灾债券产品的设计和定价具有重要的意义．     

基于极值理论的洪水灾害损失模型研究

巨灾风险具有发生概率低、毁灭性强等特点,其分布的极值与以往的经验分布不同,具有典型的厚尾特征.运用基于GPD分布的POT模型对我国历年洪水的损失数据进行拟合,并对形状参数及尺度参数进行估计,以此研究巨灾损失的尾部特征,得出结论,并提出建议,对巨灾债券产品的设计和定价具有重要的意义.     

基于可信度的多次重复博弈研究

提出了一种基于可信度的多次重复博弈算法,通过参与人在每轮博弈中采取的行动策略统计其可信度,参与人下一轮的行动策略与其可信度有关,根据可信度建立相应奖惩机制,单方面提高参与人收益会造成可信度下降,同时证明了在重复博弈中最终趋向于帕累托最优.     

公司兼并中补偿机制的非完全性问题研究

讨论股份公司之间进行兼并的效率问题。指出股份制下公司兼并过程中，即使允许贿赂，无论是大股东还是经理决策，部分帕累托最优的兼并区域仍不能实现。也就是说，在股份制下，“金降落伞”补偿机制的非完全性是不可避免的。     

宪法与“命令说”的法理学分析-从经济学的视角出发

约翰·奥斯丁是19世纪英国伟大的法律哲学家,被尊称为"现代法理学之父"。其思想独树一帜,开创了分析法学派,对于以后的一些法学流派产生了重大影响。因为奥斯丁学说的核心是命令,所以他的学说又被称为"法律命令说"。"命令说"认为法律是主权者的命令,而作为近代民主制度产物的宪法在本质上又被认为是对主权者的制约,于是宪法便成为了主权者自己对自己下的命令。这是否存在逻辑上的矛盾呢?文章试图从经济学的原理出发,站在法律之外,以一个外在的视角,法外说法,贻笑大方。通过经济人,机会成本,帕累托最优等经济学概念,论述什么是法律,法律的权力来源于何处,理想状态中的法律应该具有的品质与施行效果,力求从外在的视角解开宪法和法律"命令说"之间存在的逻辑矛盾。     

社会主义资源最优配置衡量标准的数学模型

提出一种可衡量资源配置是否达到最优的标准,并给出了具体的数学模型。该模型克服了西方经济学迄今仍未解决的因非零自由度现象所造成的困难,使资源最优配置的衡量标准满足了唯一性要求。     

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。     

基于GIS的危险废物管理信息系统设计研究--以兰州市危险废物地理信息系统为例

在GIS技术支持下,提出了兰州市危险废物管理信息系统的设计原则,分析了建立数据库的方法,并就其具体应用进行了讨论.     

基于解释结构模型和MICMAC的城市交通拥堵问题分析

通过对城市交通拥堵现状的调查研究,从管理、设施和交通参与者3个方面归纳出造成城市交通拥堵的11个主要因素,建立了解释结构模型,分析了各因素间的层级关系,通过交叉影响矩阵相乘法(matriced impacts corises-multiplication appliance classment,MICMAC)分析对影响因素进行了分类,进一步分析了各因素对交通拥堵的影响,找到了造成城市交通拥堵的表层、中层和底层影响因素,为缓解城市交通拥堵问题提供了可供借鉴的依据.     

蚁群算法优化RBF神经网络的网络流量预测

传统RBF神经网络在网络流量预测过程中存在收敛速度慢、极易出现局部最优等缺点,从而导致预测精度低。采用蚁群算法优化RBF神经网络参数来进行网络流量预测。利用蚁群优化算法来训练RBF神经网络的基函数宽度和中心,简化网络结构,加快收敛速度,防止局部最优的出现,改善RBF神经网络的泛化能力。实验结果表明,相对于GA-RBF以及PSO-RBF流量预测模型,模型预测准确度更高,能够很好地描述网络流的变化规律。具有泛化能力强、稳定性良好的特点,在网络流量预测中有一定的实用价值。     

电网大停电交通拥堵度评估模型及方法研究

针对大停电事故对路网交通拥堵产生严重影响和恶劣后果的背景,根据交通流特性,从路段和交叉口两个方面建立基本路段交通拥堵度评估指标体系;同时提出大停电后各个评价指标的计算模型和量化方法。在此基础上,采用突变级数评价法对基本路段拥堵度进行评估;并以车辆行驶里程(VKT)作为权重对路网体系中各基本路段进行加权,进而得到大停电后路网的交通拥堵度水平。最后以典型大停电区域为例,对不同停电时间下路网交通拥堵度水平进行量化评估;且评估结果与有关交通部门的统计情况相吻合,验证了该评估模型和方法的正确性、实用性。     

基于改进蚁群算法的路径规划方法

针对城市道路交通中路径规划的特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法.该方法通过对交通约束的分析与转换,加强了对实际道路交通网络的描述,提高了路径规划的有效性;在引入方向启发的同时,保留了足够的初始搜索空间,提高了算法的路径规划效率.实验结果表明,该方法在规划效率与有效性上均有明显提高.     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

一种基于蚁群智能算法的航迹优化方法

航路规划是飞机地形回避系统的一个关键环节,是完成低空飞行任务的基础。针对飞机地形回避过程的航路规划技术进行研究,利用k均值算法对地形采样点进行聚类,建立地形障碍空间模型。运用狄克斯特拉算法进行初始航迹规划,然后利用蚁群智能算法对航迹进行优化,缩短整个航线的航程。通过仿真验证了方案的可行性和合理性。     

蚁群算法求解迷宫最优路径

提出了基于蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。设定两组蚂蚁分别分布在迷宫中距离入口、出口路径长度为尼的前沿位置,根据移动规则,相向爬行。迷宫中各位置记忆蚂蚁信息素量和至迷宫入口、出口的路径长度。蚂蚁爬行至一新位置后,根据当前位置的信息而修改周边位置至入口或出口的路径长度,从而形成一条宽度为3的路径信息带。蚁群在迷宫中爬行使得迷宫中记忆了大量的路径信息,从而容易实现两段路径的拼接,提高了蚂蚁寻找到达目的地最优路径的效率。不同规模迷宫的试验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效解法。     

城市道路交通平面交叉路口拥堵预测

针对交叉口路段拥堵特性,基于定性推理的相关方法,从时间的角度,提出了描述城市交叉口进口路段运行状况的评价指标——稳态评判指数。仿真实验表明,当交叉口交通拥堵与消散的过程被触发时,稳态评判指数会发生定性跃迁,并且每个高峰期的到来都会经历一个“稳态——非稳态——稳态”的过程;并且由该指数确定的拥堵临界点时刻与由交叉口总排队长度所反映的交叉口拥堵形成与消散时刻基本吻合,为交叉口的运行状况评价及拥堵预警提供一个指标。     

基于循环经济的城市客运交通结构优化模型

针对传统的城市客运交通结构规划中的不足及其所带来的问题,提出了一种基于循环经济的城市客运交通结构优化模型.该模型是在考虑可持续发展的基础上,把资源、能源、环境作为约束条件,较好地体现了循环经济的原则和特征,实例分析验证了该模型的正确性.