行政裁决:地方政府的制度推力

在统计时间内有效的行政裁决制度共有16项,分布在自然资源和环境、知识产权以及民间纠纷三大领域,均为中央政府的法律、行政法规和部门规章所设定.但行政裁决设定的领域范围在逐步退缩,已设定的行政裁决被纷纷废止,新的法律更倾向规定调解或仲裁.行政裁决实施性规定多集中于与土地有关的行政裁决,其中绝大多数系由地方政府所制定.地方政府不仅做出了细密规定,而且纷纷制定了专门性规定.但在矿权、环境、知识产权和民间纠纷领域,地方政府并未充分发挥出细化法律、行政法规和部门规章中行政裁决条款的作用,更没有制定专门的行政裁决规定.有关行政裁决的行政规范性文件高度集中于征地补偿裁决、拆迁补偿裁决和林地权属裁决.其中,林地权属裁决的中央行政规范性文件较多,征地补偿裁决和拆迁补偿裁决的地方行政规范性文件较多.这些行政规范性文件的内容,集中在纠纷的化解而非行政裁决制度本身.从行政裁决引发的诉讼案件反观行政裁决制度,征地补偿裁决、拆迁补偿裁决和林地权属裁决都在运行,其他行政裁决制度都没有运行.其中,拆迁补偿裁决的运行异常活跃,征地补偿裁决的运行却极为低迷.统计发现的耦合是:凡地方政府对行政裁决制定了专门性实施规定的,行政裁决制度都在运行,否则都已停滞；地方行政规范性文件被用作行政裁决依据的多少,与该行政裁决的活跃程度成正比.当然,上述发现的证成或证伪,有待于另一项研究.     

低碳环境下车辆路径问题研究

车辆路径问题(VRP)是供应链管理中的关键问题,同时环境问题又是物流领域亟待解决的主要问题之一,所以在研究VRP过程中结合当前环境是研究低碳运输的重要方式。为实现低碳运输,文中计算油耗时考虑了车辆的载重和车速,并以最少成本作为目标函数对VRP进行研究,建立数学模型,对传统的人工蜂群算法进行改进,最后通过matlab软件进行仿真实验。     

双层规划视角下远距离运输配送路径优化选取系统设计

针对传统冷链物流配送船舶路径优化选取系统存在选取的路径可行性不足的问题,提出基于双层规划的冷链物流配送船舶路径优化选取系统设计。首先架设双层资源计算平台,通过多服务机组云端交互的方式,完成硬件平台的架设;接着,引入双层规划资源算法,对船舶航行相关航线数据进行全局分析,得到均衡要素分析下的可选取路径的合集;最后,通过引入遗传碰撞择优算法,对合集内的路径进行最优值碰撞计算,从得到最优路径完成选取;通过仿真实验,对设计系统的准确性与稳定性进行实验证明,通过对比数据证明所设计的系统满足设计要求。     

中国公路沿线景观雕塑设计科学化路径及策略研究

公路沿线雕塑在公路整体景观中占有重要地位,受众面广,且有自身鲜明特性。但目前国内对此重视程度远远不足,不仅制约了文化建设,而且由于认识深度不够导致错误建设,造成舆论争议、资源浪费甚至安全隐患。本文通过一个国内失败案例和一个海外成功案例对比分析,总结出公路沿线景观雕塑建设实践操作路径及制度层面策略,以提升中国公路沿线景观建设的科学水平。     

公路路基路面的试验检测技术实施探讨

着重探讨了试验检测技术在公路路基路面质量检测中的应用对策,以期确保公路路基路面质量。     

文化多元境遇下社会主义主流文化的传播路径选择

在从一元到多元的文化转型中,主流文化传播面临着传播内容落后、传播渠道不畅、传播效果不佳等问题,这些直接影响了主流文化的传播效果,影响了马克思主义、优秀传统文化、核心价值观等在社会生活中的地位及作用,给当代中国的文化建设和文化安全带来许多挑战。应创新主流文化传播的内容、方式,促进主流文化传播互动,提高主流文化传播的有效性。     

移动网络海上应急物流路径规划算法

传统算法缺乏海上应急物流路径规划网络数据库的构建,导致在对物资配送时时间过长,为此设计一种移动网络的海上应急物流路径规划算法。应用航行条件的属性信息,以矩阵形式构建海上应急物流路径规划网络数据库,根据数据库内信息确定海上路径可通行的难易程度,并对海上应急路径当量长度计算,寻求到最短配送路径进行静态路径规划,考虑船舶行驶中航行环境会发生变化,提出动态规划流程,完成海上应急物流路径的规划。实验中对多个物资点配送,结果表明此次设计的移动网络的海上应急物流路径规划算法的物资配送时间比传统算法的物资配送时间短。     

基于改进人工蜂群进化算法的移动机器人路径规划与仿真分析

针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于约束优化的改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.在机器人路径规划上,对文中方法、遗传算法、A*算法以及经典人工蜂群算法进行性能评估.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率.     

船舶避碰的粒子群-遗传(PSO-GA)的混合优化算法研究

随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点.本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰路径规划的优化模型,并通过具体案例进行仿真分析.仿真结果显示,粒子群遗传混合优化算法的收敛速度较快,船舶避碰的优化路径能够同时满足经济性及安全性要求,算法的有效性及运算效率均有了显著提高.