企业集群形成机理的进化博弈分析

企业集群的形成机理一直是企业集群理论研究和实践中最受重视和值得关注的问题之一。企业集群的形成实质上是一个网络外部化的过程,而其形成过程本质上类似于有限理性下复制动态进化博弈。并在此基础上建立了企业集群形成的进化博弈模型,由此得出企业集群形成的机理:当某个区位具有较强的网络外部化效应时,在其作用下,企业通过学习、调整和模仿会相继进入该区位,则该区位比较容易形成企业集群;如果某个区位具有较弱的网络外部化效应时,只有在区位已有的企业不设防下,随着进入区位的企业数量增加,或者依靠外部力量,特别是政府的政策作用,使得该区位的网络外部化效应增大时,该区位才能逐渐形成为企业集群。     

硫酸盐热化学还原反应的研究进展

碳酸盐岩地层中干酪根热降解生成的气态烃与硫酸盐接触后发生热化学还原反应,使气态烃消失,这可能是造成天然气保存死亡线的主要原因之一。对热化学还原反应的最低反应温度、反应物与产物、反应机理、反应动力学等进行了总结与评述。研究表明,热化学还原反应最低反应温度主要集中在100～180℃;气态烃和硫酸盐是热化学还原反应的主要反应物,硫化氢、水、二氧化碳和碳酸盐、金属硫化物是其主要产物;热化学还原反应一般被写成总包反应过程;地质条件下热化学还原反应的速率受温度和活化能的制约。文章最后提出今后的研究方向应是在地质例证的同时结合实验模拟。     

偏远地区少数民族传统意识的立体透视

运用系统方法论对少数民族传统意识进行多侧面的立体透视 ,可以看出 :民族传统意识有其长处 ,也有其短处 ;同一种民族意识往往具有进步与落后、美与丑的二重性 ;民族传统意识是发展变化的 ,有顺向发展 ,也有逆向发展     

生物适应进化及其分子机制

本文以分子生物学成就为依据，从生命遗传的物质基础和生命存在的环境基础及其相互作用的关系进行论证，提出了生物适应进化学说以及生物适应进化的分子机制，这一理论指出生物对其环境的适应是进化的主要原因，而环境因素（负熵流）是生物进化的主要动力。自然选择和人工选择分别是对进化树的自然疏枝和人工修剪。     

“政治等效”视野下“依法治国”的英译嬗变探析——以五次党代会报告英译为例

“依法治国”是中国政治话语中的一个重要术语,其英译应从建构中国国际话语权的高度来认识。文章梳理了从十五大到十九大五次党代会报告中对“依法治国”这一术语的英译,发现了“依法治国”英译在这20年间的嬗变途径和趋势,在“政治等效”视野下,从“政治性”“动态性”和“平衡性”三个标准对“依法治国”的英译嬗变进行探讨,辨其途径,析其原因,并得出结论,以期对中国特色政治术语的翻译有所启示。     

复杂网络上博弈行为演化的合作激励

通过引入人类社会组织的激励机制,研究网络初始状态存在少量合作者时的囚徒困境博弈行为演化,着重探讨激励机制在网络结构作用条件下对群体合作行为产生的影响.首先从理论层面分析当方格网上存在一个合作者时,合作行为演化形成合作者聚集结构的激励条件;然后采用仿真实验方法研究方格网、规则小世界网络和异质小世界网络上随机分布少量合作者时,激励机制对合作行为演化的影响.研究发现,激励机制在不同的网络结构上总体表现出对合作行为演化的促进作用.但是在方格网和规则小世界网络上,由于节点度的同质化效应,针对合作行为的激励有时不一定会产生更好的合作状态,甚至可能起到负面的效果.     

多目标联盟竞赛算法

提出一种基于联盟竞赛的多目标进化算法,根据Pareto占优机制重新定义原算法在团队阵型比赛输赢上的判断,并优解扩散策略使算法不轻易陷入局部最优解,最后结合优解扩散策略开关和分布性指标定义算法终止条件.通过对4个二维目标ZDT测试函数、4个三维目标DTLZ测试函数的实验及其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.     

基于进化计算的机器人操作器等强度优化设计

机器人操作器等强度优化设计是一个强非线性优化设计问题，文章将遗传算法与进化编程有机结合起来，形成一种既能处理复杂约束条件，又能收敛于全局最优点的优化方法；并将该方法应用于机器人操作器的等强度优化设计问题，得到操作器等强度设计的最优形状。     

基于强化学习的农田水利设施管理进化博弈分析

在对农田水利设施进行管理维护时，由于其公共品属性和农民个人理性，会采取搭便车策略，导致参与积极性不高.首先建立了农民参与农田水利管理的一般模型，然后通过适当的激励方式和组织形式，构建了新的管理模式.考虑农民决策的有限理性，并可以通过对周围环境的学习进行策略调整，利用基于Q-学习的进化博弈理论对农民策略的改变和合作行为进行讨论，并通过仿真实验说明了新的管理模式不仅能够提高上、下游农民的收益，而且能够提高博弈中合作策略的出现次数.     

基于生态捕食模型的多目标优化问题求解算法

根据种群生态学中的捕食模型，将多个目标的权值对应到生态系统的种群规模，利用生态捕食模型的动态周期性变化特性，提出了一种新的进化多目标优化算法．该算法通过生态捕食模型来动态调整各个目标的权值，无需人为指定，从而减少了对问题知识的依赖，快速找到非劣解集．文中给出了权值调整策略的参数选择标准，并选择几个比较困难的多目标函数优化问题做了实验．实验结果表明了新方法的有效性．