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动态投入产出模型中目标规划的应用（1986年）

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简介：
本论文探讨了在1986年的研究背景下，如何将目标规划理论融入到动态投入产出模型之中，以解决经济系统中的复杂决策问题。通过结合这两种分析工具，作者旨在提升资源配置和政策制定的效率与精准度，为经济发展提供科学依据。 在应用动态投入产出模型制定中长期宏观经济规划过程中，经常会遇到求解多目标最优解的问题。这些问题不仅需要按照不同优先级的目标进行分层次优化，还需确保初始年份的各种经济指标符合始端条件。通过采用目标规划方法，在满足始端约束和目标年度预期指标的条件下，可以合理利用有限资源，并定量得出逐年产出量、投资构成以及最终净需求量，从而能够准确地制定经济发展计划与决策。

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  • 动态投入产出模型中目标规划的应用（1986年）
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    本论文探讨了在1986年的研究背景下，如何将目标规划理论融入到动态投入产出模型之中，以解决经济系统中的复杂决策问题。通过结合这两种分析工具，作者旨在提升资源配置和政策制定的效率与精准度，为经济发展提供科学依据。 在应用动态投入产出模型制定中长期宏观经济规划过程中，经常会遇到求解多目标最优解的问题。这些问题不仅需要按照不同优先级的目标进行分层次优化，还需确保初始年份的各种经济指标符合始端条件。通过采用目标规划方法，在满足始端约束和目标年度预期指标的条件下，可以合理利用有限资源，并定量得出逐年产出量、投资构成以及最终净需求量，从而能够准确地制定经济发展计划与决策。
     
  • 动态规划与多目标优化在数学建模中的应用（MATLAB）
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    本研究探讨了动态规划与多目标优化方法在解决复杂数学问题中的应用，并通过MATLAB进行算法实现和案例分析。 数学建模中的动态规划及多目标优化是一个非常有价值的课题。相关课件内容丰富且深入浅出，非常适合学习和研究。
     
  • 中国2002年投入产出表.xls
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    该文件为中国2002年度官方发布的经济数据表格，详细记录了当年各行业间的投入与产出关系，为研究和分析中国经济结构提供重要依据。 Excel版的中国投入产出表数据库便于直接进行实证研究和数据处理。
     
  • 1990-2017年投入产出表格.zip
    优质
    该文件包含自1990年至2017年的年度投入产出表，涵盖中国各产业间的经济联系和交易数据，为经济学研究与政策分析提供详实的数据支持。 请参考以下博客内容进行详细了解：https://blog..net/li514006030/article/details/124677924 去掉链接后的内容为： 请查看相关博客以获取详细信息。
     
  • 中国1990-2018年度投入产出表格.zip
    优质
    该压缩文件包含自1990年至2018年中国年度投入产出表数据，为研究中国经济结构、行业间关联及宏观经济建模提供了重要资料。 中国1990-2018年投入产出表.zip
     
  • 中国1990-2020年投入产出表数据.zip
    优质
    本资料包包含中国自1990年至2020年的年度投入产出表数据，涵盖各产业间的经济联系与相互影响，是研究中国经济结构和宏观经济的重要资源。 1990-2020年中国投入产出表 时间范围：1990年至2020年。 用途：该表格提供了各个经济部门的详细投入与产出信息，通常以货物和服务的形式呈现。这些数据能够展示每个部门如何接收和分配资源，并揭示其间的经济互动情况。通过分析这些数据，可以研究各部门的生产效率、资源配置以及相互之间的经济联系等多方面问题。这有助于更好地理解国家整体经济结构及产业链条的特点，并为经济增长与产业转型提供深入的数据支持。 样本量：涵盖全国范围内的17个部门相关表格。
     
  • 2002年中国多区域投入产出表(MRIO)
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    2002年中国多区域投入产出表(MRIO)是反映中国在2002年各行业间经济联系和互动的详细数据表格，涵盖生产、分配及使用等多个层面。 2002年中国8个区域17部门的投入产出表需要的数据包括东北、京津、北部沿海、东部沿海、南部沿海、中部、西北和西南地区。
     
  • 动态规划在复杂系统可靠性的应用模型
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    本研究探讨了动态规划技术在评估和优化复杂系统可靠性中的应用，提出了一种新的建模方法，旨在解决多阶段决策问题，并通过实例验证了该模型的有效性和实用性。 动态规划是一种有效的数学方法用于求解决策过程的最优化问题。基于“最优决策在任何截断下仍旧是最优”的原理，该方法通过将多阶段决策转化为单阶段问题逐一解决来实现优化目标，在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等领域得到了广泛应用。 本段落探讨了一种以可靠性分配原则为基础的方法，并详细介绍了如何量化这些原则以及处理实际案例中的具体应用。在电子设备的可靠性评估中，可以将其视为一个包含五个连续阶段的动态规划问题，每个元件配置对应于一个特定阶段。采用逆序算法从最后一个阶段开始分析计算，定义状态变量和决策变量后写出相应的转移方程，并逐步向前推进以获得基本方程。当所有阶段的最优策略确定时，则整个多阶问题也随之解决。 文章概述了动态规划的核心概念及其操作流程，并运用MATLAB软件进行求解演示。通过具体案例研究展示了利用逆序算法解决问题的方法，同时讨论了一些实现技巧和模型优化方案，为该领域的进一步发展提供了有价值的参考意见。
     
  • 多目标规划模型分析
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    简介：多目标规划模型分析探讨了在决策过程中同时考虑多个冲突目标的方法与技巧，旨在找到最优或满意解。通过数学建模和算法优化，解决实际问题中的复杂性和不确定性。 多目标规划模型是一种用于解决多个冲突或相互独立的目标优化问题的数学方法。这种模型在实际应用中非常广泛，尤其是在工程设计、经济管理和科学研究等领域，能够帮助决策者找到不同目标之间的平衡点，从而做出更加合理的决策。
     
  • Lingo模型：动态规划（从A到E的最短路径，单一目标）
    优质
    本段介绍Lingo软件解决动态规划问题的方法，通过实例演示如何利用Lingo求解从点A到点E的最短路径问题，专注于单一目标优化。 动态规划可以用于求解从点A到点E的最短路径问题，当目的地是单个节点（如本例中的E）时，可以通过构建图的邻接矩阵或列表，并使用递归或者迭代的方法来计算每个顶点到达终点的最佳路径长度。在具体实现中，需要初始化一个数组保存每个结点到目标的距离，在每次迭代中更新这些值直到找到从起点A到终点E的最短距离为止。