司法决策的算法化趋向及其反思

人工智能时代算法渗透到司法领域,在司法裁判中承担证据审查、风险评估、裁量参考等任务,司法决策由此呈现出算法化的发展趋向。司法在与技术的结合中进一步提高了效能,表现为司法效率的提高和司法裁量的统一。然而,算法本身也存在着技术局限性,可能引发代码规则难以保障论辩参与、算法黑箱难以解释裁判合理性、群组正义难以回应权利优先性等深层问题。为助力智慧司法的平稳运行,需要立足技术赋权理念,推进司法领域的算法公开透明,加强智能辅助系统的可解释性。     

竞技二打一中玩家叫牌风格划分方法

由于玩家在对局中会有不同的博弈风格,针对竞技二打一中玩家叫牌风格划分的问题,提出了通过计算玩家叫牌和基准叫牌之间差异的统计学方法,设计了融合叫牌情况和玩家手牌及强力牌特征的基准叫牌模型来给出基准叫牌。实验结果表明：该方法中的基准叫牌模型能够在测试集上准确率达到94%以上,在玩家的叫牌风格实验中达到了预期的划分效果,在一定程度上验证了玩家博弈风格划分的可行性。     

一种历史局部代价求解ADCOPs的算法

局部搜索算法是求解非对称分布式约束优化问题(asymmetric distributed constraint optimization problems, ADCOPs)的热点,然而此系列算法都未利用历史局部代价这一关键信息。提出了一种新的历史局部代价的算法(historical local cost, HLC),利用局部代价历史记录求解ADCOPs。HLC使用指数加权移动平均(exponential weighted moving average, EWMA)对局部代价进行模拟更新,并引入了种群机制对其充分模拟和搜索更广的解空间,从模拟局部代价的有效性和种群作用的优越性进行了理论分析。实验结果表明：HLC比最先进的ADCOPs非完备算法有更高质量的解。     

求解非线性二层规划问题的模拟植物生长算法

本文以植物向光性生长理论为启发式准则,提出了一种求解非线性二层规划问题的智能优化算法。在该算法中,将二层规划上层解空间和下层反应集分别作为植物的两个生长环境,建立以生长规则为基础的植物系统演绎方式和以植物向光性理论为基础的概率生长模型,两者结合所形成的优化模式,实现了模拟植物从初始状态到完整形式的终态(没有新的树枝生长),从而得到二层规划问题的解。该方法具有搜索精度较高,求解稳定性较强的特点,通过与国外学者在非线性二层规划实际测试问题的最优值进行精度比较,表明模拟植物生长算法是有效可行的。     

PSO-AHP模型在综合评价中的构建及应用

文章针对AHP在综合评价中确定权重的缺点,基于粒子群优化算法(PSO),构建了PSO-AHP模型,运用此模型求解水运业对南京市武家嘴村新农村建设作用评价的权重,并与AHP求解结果进行了比较。结果表明,PSO-AHP模型求解的权重及指标一致性均优于AHP,克服了AHP法中判断矩阵一旦给定,权重及指标一致性无法改善的缺点。     

基于PSO-SVR的粮食产量预测模型

在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低.文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型.实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型.     

自动化决策中数据处理者的合理分析义务

以立法形式规定数据处理者的合理分析义务,是预防算法风险、推进算法规制的一条基本路径。基于元规制理念的合理分析义务设置,既是一种过程性规制,也是一种目的性规制。该义务要求数据处理者既应保证分析过程正当,还要确保分析结果合理。合理分析义务目前分散规定在我国个人信息保护法律体系中,按照自动化决策流程可将其类型化为三项内容：分析前的注意义务、分析过程中的控制义务、分析后的审查义务。合理分析义务的规范取向是防止算法歧视,公平对待公民个人或数据主体。数据处理者违反此种义务将面临行政责任和民事责任。当下主要的问责途径是惩治“大数据杀熟”“信息茧房”和“社会分选”现象。     

应用ANP和Super Decision软件的物流园区选址研究

由于电子商务的高速发展,物流园区的建设从传统因素的考虑改变为添加电子商务属性的建设要求。网络分析法(analytic network process,ANP)利用"超矩阵"对各相互作用并影响的因素进行综合分析得出其混合权重。本文通过对物流园区在新环境下考虑属性的调查,充分思考传统的经济、社会、环境属性以及新的电商属性,应用ANP以及Super Decision软件建立模型最终得出关于园区选址的科学决策。     

混合蛙跳算法优化GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡危害性巨大,对人民生命财产造成损失不可估量,为了对滑坡变形进行预测预报,本文根据灰色数学模型,建立改进的混合蛙跳算法GM(1,1)模型,采用matlab程序语言进行实现,选用实际工程对具体滑坡进行预测,结果表明:混合蛙跳算法优化后的GM(1,1)模型拥有较高的精度,是一种实用的工程计算方法,可为类似工程提供参考。     

混合量子算法在生产调度中的应用

针对生产调度领域中的置换Flow Shop调度问题,在量子进化算法思想的基础上,进行了解码、最佳模式设计,并融入了优化方法,形成了混合量子算法(HQA).经过对多个算例的测试,证明HQA在生产调度领域能够提供良好的决策方案和依据.