对我国住房价格形成机制的思考

通过分析中国住房价格的形成机制，揭示了我国房价虚高的深层原因，并指出了这种现象存在的必然性和未来发展趋势。     

预警机空天协同作战典型样式效能仿真分析及对策

随着信息技术和空天技术装备的融合发展,预警机空天协同作战已是大势所趋,将大幅提升整体作战效能。以空天一体化作战为核心,以预警机为对象,围绕空天战场环境下预警机协同进攻作战典型样式开展研究;以电子侦察卫星信息支援下预警机协同作战飞机开展远程打击为背景,引入蚁群优化算法对空天协同作战任务方案和作战效能进行仿真分析,从作战理念、力量建设、作战训练和人才培养等方面提出了对策建议。     

我国住房金融业发展对策探讨

从住房金融存在的问题出发,提出了发展住房金融的对策与措施,以促进住房金融的健康发展.     

知识型家庭的居住实态及住宅设计

住宅设计必须满足和适应住户的生活实态和意愿变化，不同的家庭类型有不同的生活实态的空间需求。知识型家庭是一个特殊的群体。本文通过对不同城市、不同职别的２２０户知识分子家庭的调查研究，提出知识型家庭的结构模型，记录了他们的居住实态，预测了其潜在的需求意愿，在此基础提出了适合知识型家庭使用的新住宅设计的几个重要结论     

简析房地产投资反弹和房价继续上涨现象

分析了房价上涨以及房地产宏观调控不成功的原因，提出了解决房地产投资反弹及房价上涨现象的办法。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

智能化小区简介

进入21世纪营造智能化小区是住宅小区的发展方向，本文详细介绍了智能化系统的主要功能及系统构成。     

生产率提高和产业结构变化对住房价格的影响

通过构建劳动力和住房市场均衡模型,探究了生产率提高和产业结构变化对住房市场和劳动力市场均衡状态的影响,并利用我国35个大中城市2002—2012年的数据建立动态面板模型进行了实证分析.结果表明,生产率提高会引起房价上涨,且第三产业的效应强于第二产业;产业结构优化升级是房价上涨的动力.住房价格上涨是生产率提高和产业结构优化的必然结果,中央政府建立"稳定房价工作责任制"的调控措施不符合市场的发展规律.政府应当重点引导产业和劳动力向中小城镇流动,促进中小城镇与大城市产业和劳动力市场的均衡发展,建设以市场自我稳定为目标的长效机制.     

基于agent-based model的住房市场演化问题研究

在房地产市场中,多个具有一定量财富的个体依据其不同需求产生具有差异性的住房选择行为,在宏观上会呈现某些特定的规律.本文从这一角度出发,运用agent-based model,在居民家庭财富增长和房屋价格双重因素的考虑下,依据房地产市场中个体的实际行为规律,设定出相应的运行规则,对房地产市场中个体迁移图景进行了计算机模拟.以基尼系数作为衡量经济不平等程度的标准,空间差异指数作为经济分割的度量指标,改变模型初始条件和各参数取值,从多角度分析,最终得出,在现有住房规律之下,随着居民家庭财富的不断增长,会导致城市居民出现居住空间上的隔离并进一步拉大贫富差距,形成空间经济分割的现象.     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.