任雪婷
- 作品数：9 被引量：30H指数：4
- 供职机构：西安工程大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理哲学宗教更多>>
- 基于精英保留机制的花授粉算法被引量：4
- 2016年
- 花授粉算法融合了蝙蝠算法以及布谷鸟算法的优点,从而具有参数少、进化过程简单易控制等优点.但是花授粉算法同时也存在收敛速度慢,易陷入局部极小等不足,针对这些不足,将精英保留机制应用到花授算法中,提出了一种改进的花授粉算法.通过进行数值实验来验证改进后的花授粉算法的性能.实验结果表明,基于精英保留机制的改进花授粉算法具有比花授粉算法收敛速度更快、寻优精度更好等优点.
- 卞京红任雪婷
- 关键词：群智能算法
- 我国环境税收政策的实践与展望被引量：4
- 2009年
- 随着市场经济体制的逐步建立和环境管理需求的提高,我国环境保护急需新的管理手段,现行的"标准—控制"型环境政策效果明显不足,需要建立"激励"型的环境税收政策体系。本文认为建立环境税收体系的关键在于设立独立的环境税税种,这既有必要也有可行性,并提供了两种环境税设计思路。
- 任雪婷
- 关键词：环境税
- 土地流转视角下土地出让金问题浅析被引量：2
- 2009年
- 在财产税改革问题上,许多专家和学者提出"租税合一"的观点,即将土地出让金纳入物业税中一并征收。本文从土地流转的视角分析认为,这种做法不利于土地资源的有效配置,不宜简单地将土地出让金并入物业税,而应改革土地出让金制度,将其作为土地的市场配置手段与财产税制度有机结合,共同实现对土地流转市场的有效调控。
- 任雪婷
- 关键词：土地出让金土地流转
- 基于强度Pareto的自适应多目标差分进化算法被引量：5
- 2016年
- 为提高传统多目标进化算法的搜索能力,分别对适应度分配和环境选择操作进行改进,同时利用自适应变异算子对参数进行设置,建立一种基于强度Pareto的自适应多目标差分进化算法(MODE).选择4个典型的多目标测试函数,对改进的算法进行实验仿真测试,并分别利用多目标粒子群算法(MOPSO)、非支配排序算法(NSGA-Ⅱ)和真实值进行对比,实验结果说明改进后算法具有良好的分布性与收敛性.
- 任雪婷贺兴时
- 关键词：多目标优化差分进化算法
- 多目标差分进化算法在投资组合中的应用
- 2017年
- 针对多目标优化问题,提出一种改进的多目标差分进化算法.在基本的差分进化算法中引入了参数自适应调整操作和可行性规则操作.同时,在综合考虑交易费用的基础上建立多目标投资组合模型,并应用改进算法进行求解.结果表明,改进的多目标差分进化算法得到的多目标投资组合的收益率要高于其他算法得到的收益率.
- 任雪婷卞京红张迷
- 关键词：差分进化算法多目标优化投资组合
- 汇总纳税制度下解决税收与税源背离问题的探讨被引量：1
- 2009年
- 新《企业所得税法》实施后,不具有法人资格的分支机构应与总机构汇总纳税,这就使分支机构创造的税收向总机构所在地转移,由此带来了税收与税源背离的问题。本文认为,实行汇总纳税与解决税收与税源背离问题并不矛盾,汇总纳税制度符合税收原则,是合理的制度安排,出现税收与税源背离问题的根源是缺乏合理的税收横向分配制度,解决问题的关键在于完善税收横向分配制度的设计,并针对《办法》的不足之处提出了完善的建议。
- 任雪婷
- 关键词：汇总纳税税收税源背离税收分配
- 排污权交易制度分析
- 主要谈到了排污权交易在我国的产生与发展，近几年较有代表性的案例，排污权交易制度的益处、存在的问题以及分析。
- 范龙庭任雪婷范天瑜
- 关键词：排污权交易制度交易案例
- 多目标花粉算法在电力投资市场中的应用被引量：5
- 2017年
- 针对电力市场的投资组合优化问题,采用多目标花授粉算法(MOFPA)构造Pareto最优解集,为发电商面临不同的交易做出选择。为避免多元化不足,增加一个目标以增强多元化,得到四目标的均值-方差-偏度(MVS-D)组合模型。与MOPSO和MOGAS进行比较,算例结果表明MOFPA能够得到的基于MVS-D优化模型较优的帕累托解,能为发电商提供更好的权衡解决方案,同时促进发电企业投资主体的多元化。
- 贺兴时张迷任雪婷
- 关键词：多目标优化投资组合
- 一种改进的粒子群与差分进化混合算法被引量：9
- 2016年
- 粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)在搜寻全局最优解时易出现局部最优、收敛速度慢、收敛精度低等缺点.为此,在基本的粒子群优化算法中引入了Tent混沌操作以及惯性权重的自适应调整操作,并且与加入了参数自适应调整操作的差分进化(DE,differential evoluation)算法进行融合,提出一种改进的自适应混沌粒子群(IPSO,improved particle swarm optimization)算法与自适应差分进化(IDE,improved differertion evolution)算法的混合算法.仿真结果表明,相比于PSO和DE算法,新提出的算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点.
- 任雪婷贺兴时
- 关键词：粒子群优化算法差分进化算法自适应混沌
