基于遗传Data Farming的公共政策优化仿真模型

发布时间：2018-07-20 19:39

【摘要】：为了解决公共政策优化仿真时考察点不全面及耗费时间大的问题,提出了基于遗传Data Farming的公共政策优化仿真模型。所提出的模型中,Data Farming被用于全面地考察输入参数空间中各输入参数水平对应的输出响应,通过把仿真过程的输出过程看作适应度的计算,遗传算法被用于优化仿真过程,提高优化效率。分析了公共政策作用效果的影响因素,并介绍了传统的Data Farming技术,然后从仿真目标、模型框架、算法等三方面介绍了所提出的优化仿真模型。最后进行了实验,证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.
【作者单位】： 华南理工大学工商管理学院;五邑大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(70471074) 广东省科技计划项目资助(2004B36001051)
【分类号】：C931.2

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本文编号：2134562