【摘 要】
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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
【机 构】
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华南理工大学工商管理学院; 五邑大学管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(70471074);广东省科技计划项目资助(2004B36001051)
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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。
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