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81.
在运输阶段,预制构件从生产工厂运送到施工工地,长距离、大体积、易损伤等因素导致其物流成本偏高,科学合理的配送方案有助于降低物流成本。本文基于运输成本、配送效率、配送时间等多维度的现场需求,建立了将运输成本作为第一目标,收货方的客户满意度作为第二目标,车队的平均实载率作为第三目标的混合车队配送模型。最后以预制构件生产工厂为算例,利用遗传算法的交叉变异过程对多目标烟花算法进行改进并对模型进行求解,从分析求解结果可以得出,该模型在有效降低了配送成本的同时,提高了客户满意度以及平均实载率,证明了模型的实用性与可行性。 相似文献
82.
平台经济主要采取三种数字竞争策略来提升竞争优势。一是通过亏损性发展策略打造“数字铁三角”提升数字生产力;二是依靠互联网打造平台生态系统的组织竞争策略建构“守门人”角色,跨界获得市场地位,并利用杠杆作用和拒斥来发展和巩固竞争优势;三是基于算法策略,使用动态定价、企业合谋形成定价层面的竞争优势。平台经济的数字竞争优势带来了负面社会效应。其中,亏损性发展策略降低了社会对平台经济不正当竞争的忍耐度,催生了社会反数字技术的意识形态氛围。依靠组织竞争策略打造的平台生态系统的跨界发展,冲击了旧经济业态,还带来了“大而不能倒”、无序扩张等问题。算法竞争策略导致了算法歧视、价格歧视,在西方还引发了政治冲击,形成了“算法陷阱”。在平台经济发展过程中,平台企业既要合理实施数字竞争策略,形成竞争优势,又要自觉应用、依赖政府和社会两方面的监管力量,及时消除数字竞争策略带来的负面社会效应。总之作为新经济业态的平台经济,要形成新竞争优势、取得高质量可持续的发展,需要平台企业、政府、社会和理论界共同努力,推进合作创新、合作共享和合作治理。 相似文献
83.
自动驾驶汽车技术的核心是算法,面对传统社会的道德争议难题,应该引入道德算法作为解决措施,但是在引入过程中需要逐步完善权衡法则以及具体框架。阿列克西权衡法则的应用,需要明确其追求的是帕累托最优的效率目标,而非卡尔多-希克斯效率目标,要尽可能实现社会整体利益最大化,并且确定条件式优先关系用于处理具体争端,落实适当性原则、必要性原则及狭义上的比例原则。道德算法中的主体权衡公式,应该结合人工智能的技术背景加以改造,在具体参数的选取解读上,结合道德算法面对的实际情况,对实体损害程度、权益抽象重要程度及认知确定性的重要性进行分析,以确定其参数内涵。 相似文献
84.
85.
一种求解双目标flow shop排序问题的进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种求解双目标flow shop排序的递进多目标进化算法.算法采用改进的精英复制策略,在实现精英保留的前提下降低了计算复杂性;通过递进进化模式增加群体多样性,改善了算法收敛性;通过群体进化过程中对非劣解集进行竞争型可变邻域启发式搜索,增强了算法局部搜索性能.采用新算法和参照算法NSGA-II对31个标准双目标flow shop算例进行优化.研究结果表明,新算法在所有算例的求解中均获得了优于NSGA-II的非劣解集,验证了算法的有效性. 相似文献
86.
本文建立了索赔次数的多风险类别混合泊松模型。首先,考虑索赔次数的零膨胀、厚尾性和异质性等特征,建立风险类别待定的开放式混合泊松模型,开放式结构使该模型对实际数据的多样特征和风险类别具有良好的自适应性;其次,定义混合权重参数的iSCAD惩罚函数,实现对权重参数的筛选;最后,借助EM算法求得模型参数,实现对各风险类别下索赔次数的估计。借助iSCAD惩罚函数,给出最优混合数,避免传统混合模型中主观选择的弊端,克服传统混合模型中结构复杂、参数估计没有显式表达式、估计结果不便于解释等问题。基于三组风险特征多样数据的实证分析,本文发现该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。 相似文献
87.
88.
代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基本工具,通过对列联表单元格频数进行拟合,可以识别流动表行分类与列分类之间的强弱交互效应,刻画父子社会地位间的交互结构。本文利用复杂网络社区发现算法分析父子社会地位的关联结构,针对简约对数线性模型拟合精度不够的问题,提出一种新的建模思路:利用社区发现算法对简约对数线性模型的残差列联表进行关联关系挖掘,将发现的社区效应作为附加参数约束引入原对数线性模型,以改善数据的拟合情况。由于该方法只在原简约对数线性模型中增加了一个参数约束,因此仍可以保证建模结果的简洁性及理论意义,同时社区效应补充了原对数线性模型对经验数据结构的解读。论文用此方法对来源于中国综合社会调查数据的经验代际职业流动表进行建模分析,较好地解释了子代职业阶层与父代职业阶层间的关联模式。 相似文献
89.
90.
王叶刚 《中国人民大学学报》2022,(6):47-59
在数字时代,借助算法进行自动化决策的现象日益普遍。在个人信息处理者借助算法、利用个人信息进行自动化决策的情形下,算法不过是个人信息处理者进行决策的一种工具。借助算法进行自动化决策是个人信息处理者主动选择的结果,个人信息处理者对算法自动化决策的结果也具有控制力,其也因此需要对算法不当自动化决策所导致的损害承担民事责任。个人信息处理者就算法不当自动化决策所承担的民事责任具有多样性,个人既可以依法请求个人信息处理者承担违约责任,也可以依法请求个人信息处理者承担侵权责任。 相似文献