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题名数字行政的算法风险及法律规制:法国经验与中国意义
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作者
杨一健
王锡锌
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机构
蒙彼利埃大学法学院
北京大学法学院
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出处
《行政法学研究》
北大核心
2024年第4期19-34,共16页
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文摘
公共行政数字化、算法化已成为数字化时代行政技术变迁的趋势。从行政法治角度看,如何对算法风险进行法律规制,渐成行政法组织和制度变革的重大命题。将算法引入行政活动,在提高行政效益的同时,亦带来前所未有的风险。对算法行政之风险的应对及管理,是行政法制度面临的一个普遍性挑战。在这个意义上,域外经验具有很强的本土意义。法国行政法从规范“基于算法作出的具体行为”的角度,展开算法行政法律规制的制度探索。从法律实践观察,以算法行政公开透明为中心的行政法规制框架虽具有一定效用,但无法有效应对多元的复合风险。对算法行政进行法律规制,需要在强调算法公开透明的基础上,进一步从源代码合理性、转译可靠性、数据源合法性、算法行政可诉性等维度展开系统性的规制。
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关键词
法国行政法
算法行政
具体行政行为
合法性审查
制度规制
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Keywords
French Administrative Law
Algorithm Administration
Concrete Administrative Act
Legality Review
Legal Regulations
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分类号
D956.5
[政治法律—法学]
D922.17
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题名基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题
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作者
杨一健
李明
方赛银
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机构
西南林业大学机械与交通学院
安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
安徽工程大学电气工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第9期2874-2880,F0003,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(32160345、31760182)
云南省教育厅科学研究基金项目(2021J0156)。
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文摘
针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。
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关键词
信息熵
蚁群算法
自适应
旅行商问题(TSP)
信息素
路径
局部搜索
种群
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Keywords
information entropy
ant colony algorithm
adaptive
travelling salesman problem(TSP)
information entropy
paths
local search
population
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名建设工程招标管理风险及预防措施
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作者
杨小兵
何青
杨一健
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机构
长沙市建设工程招标投标中心
湖南大学设计研究院有限公司
长沙城发恒伟置业有限公司
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出处
《中国建筑装饰装修》
2024年第11期128-130,共3页
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文摘
随着技术的不断进步,建设工程项目逐渐形成一套科学合理的管理模式,招标就是其中关键的环节,若建设单位不予重视,不仅会对后续施工产生不利影响,严重时甚至会产生巨大的经济损失。目前,建设工程招标投标活动的开展受到较多因素的影响,且面临着较大的管理风险,因此加强风险管理尤为关键。该文主要分析建设工程招标管理原则,探讨建设工程招标管理风险类型,对建设工程招标管理风险的预防措施进行深入探究,以供参考。
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关键词
建设工程
招标管理风险
预防措施
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分类号
F28
[经济管理—国民经济]
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题名面向TSP问题的改进信息素启发因子蚁群算法研究
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作者
杨一健
李明
邢凯
方赛银
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机构
西南林业大学机械与交通学院
安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
安徽工程大学电气工程学院
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出处
《工业控制计算机》
2023年第7期82-84,86,共4页
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基金
国家科学自然基金(32160345,31760182)
云南省教育厅科学研究基金(2021J0156)。
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文摘
针对蚁群算法解决TSP问题时容易陷入局部最优的问题,提出一种采用自适应改变信息素启发因子和模拟退火扰动机制的方法。首先,在算法搜索初期阶段采用较小的信息素启发因子,以增强个体搜索过程中选择路径的随机性。其次,当算法首次陷入局部最优时,通过自适应增大信息素启发因子的方法加强局部搜索能力。最后,在蚁群算法搜索后期阶段,借鉴模拟退火算法原理,通过在全局最优解上加入随机扰动的方式,加强算法跳出局部最优的能力。仿真结果表明,针对不同规模的TSP问题,改进的蚁群算法精度至少提高3%。
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关键词
信息素启发因子
蚁群算法
扰动机制
自适应
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Keywords
pheromone inspired factors
ant colony algorithm
perturbation mechanism
adaptive
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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