發(fā)布時間：2018-07-20 19:39

【摘要】：為了解決公共政策優(yōu)化仿真時考察點不全面及耗費時間大的問題,提出了基于遺傳Data Farming的公共政策優(yōu)化仿真模型。所提出的模型中,Data Farming被用于全面地考察輸入?yún)��?shù)空間中各輸入?yún)��?shù)水平對應(yīng)的輸出響應(yīng),通過把仿真過程的輸出過程看作適應(yīng)度的計算,遺傳算法被用于優(yōu)化仿真過程,提高優(yōu)化效率。分析了公共政策作用效果的影響因素,并介紹了傳統(tǒng)的Data Farming技術(shù),然后從仿真目標(biāo)、模型框架、算法等三方面介紹了所提出的優(yōu)化仿真模型。最后進(jìn)行了實驗,證明了所提出模型的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of incomplete inspection points and large time consumption in public policy optimization simulation, a simulation model of public policy optimization based on genetic data arming is proposed. In the proposed model, data arming is used to investigate the output response corresponding to each input parameter level in the input parameter space. The genetic algorithm is used to optimize the simulation process by considering the output process of the simulation process as the calculation of the fitness. Improve the efficiency of optimization. This paper analyzes the influencing factors of the effect of public policy, and introduces the traditional data arming technology. Then, the optimization simulation model is introduced from three aspects: the simulation target, the model framework, the algorithm and so on. Finally, experiments are carried out to prove the validity of the proposed model.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院;五邑大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(70471074) 廣東省科技計劃項目資助(2004B36001051)
【分類號】：C931.2

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本文編號：2134562