动态约束（精选八篇）
动态约束 篇1
随着智能设备、移动无线通信、传感器网络、机器学习、中间件、Agent技术的发展,智能环境的梦想已成为现实。据Cook和Das所述,“智能环境”是能自主获取,并且能够获取用户及其周围环境的信息,它能够适应用户的行为和偏好。但是由于不同的人对智能家庭环境的感觉和要求不同,其中可能包括维护环境的成本、优化的资源配置和利用、甚至可能包括整个智能环境的自动化程度等各个方面都有不同的要求。这样可以根据用户的上下文环境利用各种技术对用户动作进行预测,实现对资源动态资源管理,使智能家庭中的设备资源在推理过程中更好地给用户提供服务。
1 信息论中的定义
1.1 熵定义
定义1:对于离散随机变量X随机过程,概率分布函数p(x),它的熵定义为:
当p(x)=0,极限值
1.2 联合概率分布的定义
定义2:对一个集合{V1,V2,......,VK}是K的离散型随机变量的联合概率分布概率的定义如下:
1.3 条件熵的定义
定义3:条件熵的定义如下:
1.4 联合熵的定义
定义4:联合熵的定为如下:
这里H(Vi|V1,V2,......,Vi-1)是一个随机变量的Vi的前i-1个随机变量V1,V2,......,Vi-1的条件熵。
从定义中可以知道,方程的右半部分的附加条件是必要的,因为它附带着必要的信息。从直观来看,这些信息的高阶比低阶所包含的信息更多,具有更准确的性质。这样对于某一个用户来说,它的信息可以根据这些信息来计算和预测的。这个信息预测适用于某一个用户,这是因为,这个计算方式是针对某一个用户的计算。在同一个智能环境中,现在不考虑用户之间的联系,同时也不考虑用户之间的关联性。从直觉上来看,对每一个用户来说是成立的。所以上面的方案使位置的不确定性减少,同时也可以从数学的观看上观察一个事实如下。
结论1:对于一个随机遍历过程υ包含一个随机变量集合V1,V2,......,VK的分布Pr(V1=v1,V2=v2......,VK=vK)。
从信息论的观点看,熵值越大信息的不确定性越大,所以,条件熵是可以减少用户的不确定性。因此,用户的一个最优的位置/活动跟踪问题需要减小它们的不确定性,尽量增加它们的预测的准确性,目的是通过计算熵最小化不确定性。在提出通过用户的位置预测复杂性之前,对不同阶模型的位置配置文件计算它们的熵,首先对不同阶的上下文环境的概念进行讨论。
2 预测活动
2.1 活动预测
正如前面提到的,用户的移动性造成了位置的不确定性。为了尽量减少这种不确定性,需要动态地为每一个用户建立动态的配置文件。从信息理论的观点来看,熵可以用来量化这种不确定性。在在线压缩和学习的预测框架下,文章提出来一个独立的模型,这个模型尽量减少不确定性,并且满足信息论中熵的概念,在无线网络中,从Bhattacharya和Das[3]对个人移动跟踪的上下文信息证明来说,如果交换的信息比他的移动所产生的不确定性更少,就不可能产生一个跟踪方案跟踪一个用户。
用户在时刻t采取了某种活动,要想对他的下一步进行预测,通过室内的传感器或者压力传感器获得用户的信息,然后把各个传感器信息进行数据融合,获得用户的上下文环境,即情感感知。然后对用户的动作和状态进行预测,整个过程如图1所示。
预测用户的活动使智能空间中的设备更好的为用户服务,这个预测是基于用户的活动历史或者活动历史的组合,通过嵌入楼里的智能设备,例如通过传感器或者其他智能设备可以交换获取用户的上下文信息。进一步讲,用户的移动历史活动可以看成字符串v1v2v3v4v5v6...。这里vi是一个字符集V的一个元素。因此,用户的活动历史可以假设成一个字符串v1v2v3v4v5v6...(传感器ID),这儿。如果分析用户的活动和当前位置,可以通过的用户历史记录反映出来。当然这种历史活动可以实时在线学习。这样的移动性具有后验概率的特征,可以定义成一个随机过程V={Vi}。那些可以被识别的模式具有重复的特征,这些重复性的特征具有一定得稳定性,所以可以作为一个必要的特征使Pr[Vi=vi]=Pr[Vi+L=vi]对于所有的都成立,其中L是一个周期。在智能家庭中,用户的位置和活动集合是不确定的。正是这个周期性的特性,使用户活动具有真正的可预测性。
2.2 位置情境
考虑一个典型用户的历史活动,在智能家庭环境中,为了简单起见,在智能家庭对用户在不同区域的活动进行记录,这就意味着在任何某时刻,用户一定在其中的某一区域内,因为在智能环境中[9,10],都会安装无线传感器或者压力传感器,这些都有自己ID号,或者都标有RFID标签,当用户处于某一个位置时,这个位置的传感器的信息就会被采集到服务器中,假设某个智能空间中安装的无线传感器的用字符来表示,所以智能空间中的传感器可以用英文字母表{A,B,C,….}来表示,所以这时,在某一时刻用户一定在其中之一的点上,在智能家庭中,假设在周末,对用户从早晨起床到下午这一天的活动位置进行跟踪并记录用户的活动情况。系统就会获得系列的字符串,这些字符串可以说明用户的移动情况,然后报告给系统。报告信息是用户所有的活动的位置系列的区域的ID。
传感器获得的用户信息是根据时间的变化而变化的。这样记录区域ID,就可以产生一系列的序列样本。这样系统就获得了这一统计样本。但是系统所获取的用户所在区域ID是根据时间和动作不同而不同。根据时间,可以考虑T的两个值,即1小时和1/2小时。观察发现,T的时间值越小可以获得更精细的粒度。根据动作的获取,考虑两个值,即A=1(每一个动作都要记录)和A=2(每两个动作进行记录)通过观察发现,A=1比A=2更能精确的描述动作的行为。这个获得的信息串是一个独立同分布的,这个IID(独立同分布)模型是学习历史活动的第一步。这个独立同分布没有承载任何关于表面特征序列,在上下文环境中,这种状态叫0阶马尔可夫模型,单一步的转换或者一阶马尔可夫模型至少对一个符号上下文环境的程度承载着一些的信息。在独立分布模型中,是独立同分布,特征的相对频率如表1所示。
用户的居住概率估计π
同样的,计算一阶马尔科夫模型熵值,从表格4-3马尔科夫链获得概率转化矩阵:
因此熵是:
联合熵的是:
得到:
通过平均化,得到了的估计1.523。因此,根据结论1,我们发现,联合熵的值比0阶信息熵的值要小。所以这样并是很好的算法,更能准确的预测。
3 结论
一个智能家居的目标包括如何有效地节能自动化设备,最大可能提供舒适的居住者,最大限度地降低运营成本和资源消耗。针对用户的未来信息的不确定性,根据用户的个人上下文环境尽可能地准确预测用户活动,使动态的资源约束更适合用户的需求。这种预测同时使智能家庭中的自动化设备和电器的智能控制,从而更好地利用资源,尽量减少能源消耗降低了维护费用。
参考文献
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动态约束 篇2
论文摘要:一般的水利建设项目管理，为单一的层次，没有考虑到业主与承包商这一不同经济实体之间的管理激励与约束机制;从业主和承包商奖罚制度来看，是一种事后控制方法，从管理理论上讲是处于早期的确定型被动管理与被动反馈控制，无法实现动态优化激励控制，亦即实现系统全面的动态控制。基于此，文章提出从动态博弈角度，研究业主与承包商之间的主从管理博弈关系，从而建立合同管理基础上的水利建设项目的管理激励与约束机制。
1水利建设项目管理的基本特点
1)从整体性上看系统构成要素的复杂性与密切相关性，给系统化组织管理带来的艰难性。水利建设项目系统主要为业主管理子系统、承包商子系统、监理子系统、监督子系统、政府管理子系统等组成，但这些子系统是由不同组织单位组成，即使是一个子系统还可能是由几个单位构成的，人员组成复杂，变动大，由此给项目系统化管理带来的困难表现为:系统统一指挥管理的困难，系统计划与实施管理的困难，系统人、财、物管理的困难等。
2)存在环境的固定性决定了水利建设项目管理的社会性。水利建设项目投资相对巨大，建设完毕以后搬不走，将长期发挥作用，这就决定了他的社会胜(即主要是考虑其社会效益)，亦即投人使用后所在地区经济与社会发展的效益。具体讲，必须考虑其社会性的特点是:项目必须把社会效益与环境效益重点考虑;项目实施过程中给当地经
济、社会和环境带来影响;质量管理成为工程建设项目管理的核心内容。
3)建设项目系统化管理过程的一次性与科学规律性。建设项目系统化管理具有一次性的特点，不可能有完全重复的2个项目，但任何建设项目的管理，都有其科学规律性，具体表现在构成要素相同，程序与过程相同，系统化管理方法相同等。
4)从目标特点上看存在目标的不一致性与一致性的矛盾。水利建设项目的总体目标并不能代表各子系统、各单位的目标一致性，具体来说，对于建设项目的业主追求的总体目标是:投资最小、工期最短、质量最佳、早日建成投人使用以后的社会效益与环境效益等最大化;对于承包商追求的目标是:从事该项工作可给本企业带来的利润，对于建设项目本身的效益并不关心。因此，从各个参加单位来看，追求的目标具有不一致性。但由于各个承包商能够保证其目标实现的前提是建设项目的完成，即按照业主的要求在保证总体目标实现的前提下才能实现具体企业的分目标，因此又具有追求目标的一致性。水利建设项目管理的过程本身就是目标一致性与不一致性矛盾的统一，这就需要从业主、从对策的角度出发，通过动态博弈，来建立以业主为主体的管理激励与约束机制。
5)水利建设项目的多承包商特点。水利工程建设项目投资巨大，工程项目管理一般采用分段管理的方式，即将工程项目分为若干段，如某一大坝、输水洞、溢洪道、厂房、机电、金属结构等工程项目。按照该方式分别进行招投标选择，就形成了一个业主单位与多个承包商
之间的分段工程项目管理。各个分段工程的完成，形成了整体项目的完成。
2水利建设项目管理博弈浅析
水利建设项目管理主要涉及到两方面的局中参与人:即业主与承包商。其中建设项目业主是管理的主体，是在行动中优先进行决策的，其目标是在保证质量标准的前提下，以最小的投资、最短的工期(与计划的投资额、工期误差最少)完成建设项目的实现;其决策行动为表现在合同、监理等基础上的管理激励与约束机制，但当其决策时，并不知承包商的具体决策;其具体行动受到国家政策法规、水利建设项目的具体客观规律、建设项目的具体特点(含地理位置与项目技术等)的限制;其获取的信息与承包商相比是不完全信息的动态博弈方式。承包商是管理的对象与客体，是在行动中处于从属的后决策，表现为根据业主的激励与约束机制制定的决策，做出企业决策，即合理安排人力、物力与财力投人到工程项目中去，其目的是获取企业的最大利润;其行动受到业主通过合同的限制、企业具体人才物资源的约束等;其获取的信息与业主相比是完全信息的动态博弈方式。
从一个具体水利建设项目来看，一般为一个项目业主，一个或多个承包商，这是一种不完全信息的动态合作博弈。利益分配是以招投标确定的合作者、计划工期与质量技术要求、资金计划为基础，从而建立合同管理基础上的动态博弈的管理激励与约束机制。
3水利建设项目管理激励与约束机制的建立
.1水利工程建设项目管理激励与约束机制的内容
3.1.1激励的内容
工程建设项目管理激励的主要内容为目标激励和榜样激励。榜样激励运用传统的思想工作，评选与树立典型，科学适度的宣传，使承包商受到激励，这一方式目前广泛采用;目标激励是通过制定科学合理的计划与激励机制，使承包商努力达成与业主的计划目标一致，在完成或提前完成的前提下，予以经济上的补偿，其为激励的主要内容。实现系统的整体项目管理可控性。目标激励需要制定科学的标准，太高或太低将为激励行动产生偏差甚至是负面影响，从而导致系统整体项目管理的失控。3.1.2约束的内容
建设项目管理约束的主要内容为压力约束、纠偏约束、协调约束。协调约束是通过沟通与协商，正确运用说服、批评、教育等手段，使承包商遵守水利建设项目管理的统一纪律、规范与系统规则，更加明确本类约束设置的目的、意义，提高约束的功能;纠偏约束为承包商一旦工作内容和进度与业主要求的内容与进度产生偏差，将受到经济上的惩罚。承包商为了实现本企业利润最大化的目标，将调整企业的投人，使偏差缩小到最小的程度，从而按照系统整体目标方向运行，其与系统激励相互统一构成了系统的可控性。
3.2建设项目管理激励与约束的形式
3.2.1激励的形式
建设项目管理的形式主要为合同激励、理想激励与报酬激励。其中合同为一切激励与约束的基本形式，一切激励与约束需要通过合同的形式固定下来;理想激励不体现在合同形式上的，可以通过开会表
扬等方式来完成理想激励，但今应通过建立水利建设项目市场的企业信用、企业参与水利设项目的后评价等方式建立企业的档案，为承包商的资质评定和今后参与其他水利建设项目提供依据，实现理想激励的目标;报酬邀励全晦丰募体现在台同的内容上，给承包商完成相应工程量的报酬，结合约束予以经济上的奖罚。
3.2.2约束的形式
建设项目管理约束的形式为规范约束、处罚约束与风险约束。通过规范化的合同制定、监理制度与实施方式等使经济处罚与风险约束发挥作用。合同的规范与项目具体管理的规范是实现约束的依据。
3．3工程建设项目管理激励与约束机制的主要目标
通过以上内容与形式，可以实现我们的目标：质量管理目标、资金管理目标与工期管理目标。其中水利建设项目管理的质量管理为我们项目管理的核心，这里我们把它作为约束，即不满足质量标准的工程，将一切重新施工，产生的损失完全由承包商承担；在制定资金管理与工期管理计划目标方面，通过管理激励与约束机制，不断地对承包商实施激励与约束，实现资金与工期计划和实际的结果偏差最小，从而实现项目管理系统的优化控制与协调。
最后所要强调的是，实施动态博弈管理不是为了扩大博弈，陷入博弈，相反是为了减少博弈，努力消除一项管理举措推出后可能会产生的博弈空间，防患于未然。既然我们知道“上有政策下有对策”的惯性存在，我们为什么要坐等各种对策纷纷出笼后才去仓促应对呢?应对管理博弈也不是一件消极的行为，相反，它需要我们以更加积极的态度去从事管理，也就是要把被管理者当作平等的对手，重视他们的价值取向，而不是把被管理者当做自己可以颐指气使的工具，要你怎么做你就一定得怎么做，否则就走人。这实际上正是对被管理者的积极性、主动性，甚至是对他们独立人格的忽视。另外，实施动态博弈管理也不会扩大管理的对立面。因为管理与被管理者毕竟存在着利益的一致性。在博弈中，我们必须承认被管理者都是充满理性的，所谓的“对策”一般都是处在理性可以控制的范围之内。当我们事先设法堵塞了可能的博弈空间后明示了各种“对策”要承担难以避免的更大风险后，作为充满理性的被管理者在经过分析比较之后，当然也就不会为采取“对策”付出更大的成本，从而放弃与管理者暗中较劲的努力。当企业的相关利益主体放弃了谋求不正当利益的努力时，如果不愿意将自己的聪明才智或相关资源闲置，当然就要去争取自己的正当利益，于是与一个正确的管理举措采取合作的态度便成为一个明智的选择。而在这种情况下，动态博弈管理就不再是一个“零和游戏”由此可以一致对外，达到双赢或者多赢的结局。
动态约束 篇3
关键词：时空约束；农产品；生产计划
中图分类号： F304.7 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2014）07-0449-05
收稿日期：2013-10-08
基金项目：四川省教育厅青年基金（编号：11SB068）。
作者简介：李晖（1976—），男，四川安岳人，博士，讲师，从事供应链管理、决策分析研究。 E-mail：lihui_zg@163.com。改革开放以来，我国农村实行家庭联产承包责任制，极大地调动了农民的生产积极性、自主性，促进了农村发展。近年来，大批农民进城务工，土地由少量农民进行粗放式生产，甚至撂荒。基于此类现象，我国政府出台了相关政策鼓励农民以转包、转让、出租、互换、入股等形式有偿流转承包土地；鼓励农民专业合作社、农业企业等农村经济实体参与农产品规模化生产、集约化经营。为提高单位土地利用率及产出能力，农村经济实体应根据土地资源、农业信息、生产技术制定农产品生产计划。由于农产品生产周期长、生产计划具有不可变更性，任何生产决策失误都将给农村经济实体带来严重损失，因此，制定科学合理的农产品生产计划对农村经济实体提高经济效益具有重大意义。目前，我国农产品生产计划的研究焦点是对农产品在特定生产周期、区域内进行合理、科学、可行的生产排序，从而实现利润最大化。有学者以利润最大化为目标，采用非数学建模技术——等收益等成本曲线研究多种谷物与饲料生产计划，建立了玉米、干草、燕麦的3年生产计划模型。研究人员考虑了定性因素及不确定因素，采用模糊逻辑技术及随机变量优化并扩展农业生产计划模型。目前，我国关于农产品生产计划研究较少，这主要是由我国的特殊国情决定的。在计划经济时代，农产品生产主要以政府的行政指令作为指导；在市场经济时代，农民有经营土地的自主权，但土地规模小，有无生产计划区别并不明显，为抵御自然条件、市场环境变化带来的风险，农民常采用传统的农产品生产方式。在此背景下，农产品生产计划研究较少引起国内学者的关注。施文等分别采用改进的遗传算法、模拟退火算法解决农产品生产计划优化问题[1-2]。穆勇等应用模糊理论与线性规划方法构造了垦区农场种植业种植计划模型[3]。李春萍等基于可信性理论提出了庄稼规划模糊模型[4]。现有的研究成果大多是以经济效益为目标，以土地、人力、资金等各种资源为约束条件，以农产品空间分布为变量，侧重于农产品生产计划建模方法、模型算法研究，仍存在有待改进的地方：一是农产品生产计划没有针对具体情况（小规模、中规模、大规模）有区别地采用研究方法。对于中小规模生产，由于存在土地面积较小、资金有限等不利因素，单品种生产方式可实现规模化生产、集约化经营，以节约生产成本；对于大规模生产，由于土地面积较大、资金充足，采用多品种生产方式可获取丰厚的利润，并且能规避自然条件、市场环境变化带来的风险。二是各种建模方法仅考虑了农产品的空间分布情况，没有考虑同熟期农产品是否在生产时间上存在冲突，即农产品生产计划在时间上是否合理可行。解决时空优化问题常用的方法是动态规划，本质上是在若干约束条件下的函数极值問题，但由于约束集合往往比较复杂，即使指标函数较简单，用线性、非线性规划方法也很难求出最优解。动态规划方法可把全过程化为在时间、空间上一系列结构相似的子问题，易于求得最优解，并且动态规划求得的最优解不仅包含全过程最优解，还包含所有后部子过程各个状态的最优解，当由于某些原因不能实现最优策略时，可以用解族寻找次优策略。此外，农产品生产较易遭受诸如自然条件、市场状况等外部因素的影响，因此农产品生产计划要具备一定抵御风险的能力，在不利条件下启动预备计划以减少或挽回损失。本研究引入生产时间变量，采用动态规划对中小规模农产品生产计划进行模型研究，旨在为合理安排农业生产提供依据。
1中小规模农产品生产计划模型
1.1问题描述
中小规模农产品生产计划是以中小规模土地资源为基础，以社会、经济、生态为目标，以规模化、专业化生产和集约化经营为措施，以同一时期只允许1种农产品在既定土地D上进行生产为条件，对所有适宜生产的农产品Cj（j=1，…，n）在生产周期T内进行合理科学的生产安排，如表1所示。适宜生产的农产品Cj存在最适宜的种植时间及收获时间，由于各种农产品种植时间及收获时间不同或相同，各种农产品生产时段（种植开始至收获结束这一时间段）存在互补、相同、交错关系。农产品生产时段互补关系是指农产品Cj与其他农产品的种植时间及收获时间没有冲突，由此农产品生产计划拟定过程简单且唯一，不用优化。如果某土地只适宜生产C13、C16 2种农产品，C13生产时段是9月至次年2月，C16生产时段是3—8月，2种农产品的生产时段不存在冲突，生产便以此2种农产品组成的生产计划进行。
2.2.2无跨越年度的农产品生产计划无跨越年度的农产品按照种植时间、收获时间的先后进行排序，实线表示在特定时段上的生产；虚线表示虚拟农产品，等待后续农产品生产。按照上述方法，将图1的生产计划网络进行优化，设定相同时段生产多个农产品Cj，农产品Cj下标j最小者为单位面积净利润最高（图3）。虚线框Fig3.1、Fig3.2、Fig3.3、Fig3.4、Fig3.5、Fig3.6的农产品生产是独立的，利用动态规划解法对每个虚线框内的农产品生产进行求解时相互没有影响，因此，视虚线框Fig3.1、Fig3.2、Fig3.3、Fig3.4、Fig3.5、Fig3.6为独立的方案，分别用生产计划网络描述，称其为分解的生产计划网络，应用动态规划分别对其进行求解，然后比较各个方案的净利润，净利润最大的方案即为农产品最佳生产计划。
2.3农产品生产计划优化网络的动态规划解法
采用动态规划解法制定农产品生产计划，要将生产周期的月份划分阶段，并且设定状态变量，然而，农产品生产是在特定的时段进行的，且至少跨越1个月，因此农产品生产计划网络中的阶段及状态变量不满足动态规划解法要求的无后效性特性，不能作为动态规划的阶段及状态变量。为使其适用标准动态规划解法，应当增加虚节点，将各个分解计划网络描述的问题转化为标准的动态规划问题，进而可根据动态规划逆序解法对农产品生产计划求解。图3虚线框Fig3.6内的A2与F3之间生产C3，共跨越了4个时段，可以在它们之间增加4个虚节点从而满足标准动态规划解法的要求。
4结论
本研究考虑了时间要素在农产品生产过程中的作用，结合动态规划方法，提出专业化生产、规模化经营农产品生产计划的求解过程。制定行之有效的农产品生产计划的关键在于相关信息的准确性：一是农产品生产时段的准确性，农产品的生产时段直接影响后续农产品的生产安排，此问题可以借助更小的时段划分来消除其影响，比如采用我国的二十四节气或把每月分为三旬；二是农产品净利润的准确性，可通过先进的统计技术保证数据的真实性与有效性。
参考文献：
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动态约束 篇4
由于经济转型期社会保障体系和金融市场的不完善, 中国家庭面临更多的不确定性和信贷约束, 这导致居民不得不通过预防性储蓄来实现自我保障, 从而导致国内消费不足和投资、储蓄过剩的现状。居民消费的习惯形成, 是指居民的效用不仅取决于现期消费的水平, 还取决于居民过去的消费水平。国内众多文献均表明, 我国居民存在显著的习惯形成特征, 是近年来居民消费面临的一个重要特征。因此, 本文尝试在DSGE模型的框架下, 引入不确定性、信贷约束和习惯形成等居民消费特征, 研究我国居民消费特征的转变对居民消费率的影响。
一、模型构建
(一) 代表性厂商
假定厂商均是同质的, 具有相同的技术条件, 其生产函数采用规模报酬不变的C-D形式:
其中, Yt、Kt分别表示t期的产出和资本, δ表示折旧率。Zt表示技术水平, 假定其服从AR (1) 过程, 即:
其中, Z*表示Zt的稳态值, {εz, t+1}+∞t=0是相互独立的随机变量。根据以上设定, 厂商雇佣劳动和购买资本以最大化其利润, 可得一阶性条件为:
其中, rt表示t期的利率水平, wt表示厂商第t期向代表性家庭支付的工资。
(二) 代表性家庭
假定经济体中的家庭均是同质的, 且具有相同的偏好, 能够生存无穷期, 效用函数采用CRRA效用形式, 并以相减的形式引入两期的消费水平, 代表性家庭最大化一生效用, 即:
其中, E0是条件期望算子;0<β<1, 表示主观贴现率;σ表示家庭的相对风险规避弹性;1/θ表示家庭劳动供给的跨期替代弹性;准∈[0, 1) 为习惯形成参数, 准越大, 习惯形成特征越强;Ct表示第t期的消费, 给定C-1>0;Nt代表劳动供给;τt表示第t期家庭受到的消费偏好冲击。
假设市场是不完全的, 家庭存在一定程度的信贷约束, 故家庭须储蓄预防不确定性和信贷约束。因此, 家庭面临的预算约束和信贷约束分别为:
其中, St+1表示家庭第t期的储蓄;rt表示t期的利率水平;wt表示t期的工资;ξt表示家庭在第t期受到的总收入冲击;a代表信贷约束, 当a≥0时, 说明家庭存在信贷约束, a<0时, 代表家庭不存在信贷约束。令, 则家庭的约束条件变为:
求解代表性家庭的最大化问题, 可得一阶条件与横截性条件如下:
其中, λt为Lagrange乘子, 同时, 假定模型中的收入冲击与偏好冲击均服从AR (1) 过程, 即:
其中, τ*、ξ*分别代表变量τt、ξt的稳态值, {ετ, t+1}+∞t=0、{εξ, t+1}+∞t=0是相互独立的随机变量。
(三) 市场出清
当市场出清时, 有:
从而, 生产函数和厂商利润最大化的一阶条件变为:
(四) 均衡系统
给定经济中代表性家庭的偏好、厂商的技术水平和资源约束, 状态变量{Kt-1, Ct-1, N*, At-1}, 以及技术冲击、偏好冲击和收入冲击{At, τt, ξt}。当经济达到均衡状态时, 代表性家庭实现效用最大化、代表性厂商实现利润最大化, 并且消费品市场、资本市场以及劳动力市场均出清。
二、模型参数校准和贝叶斯估计
本文模型中参数的赋值方法分为两种:一是对于静态参数采用校准的方法进行赋值, 二是对于动态参数采用贝叶斯估计的方法进行赋值。
(一) 静态参数的校准检验
一是主观贴现因子β, 采用1978-2012年的物价水平来校准居民的主观贴现率, 可估算出该期间物价水平平均上升了3.4%, 故主观贴现率β设定为96%。二是资本产出弹性α、资本折旧率δ, 由于国内已有较多文献进行估计, 本文直接采用张军和章元[1]的结果, 资本产出弹性α取为0.50, δ取为0.12。三是消费的相对风险规避系数σ、劳动供给的跨期替代弹性1/θ, 关于我国消费的相对风险规避系数σ的经验研究较少。黄赜琳[2]根据居民消费行为建立了相关计量模型, 估算的消费相对风险规避系数值在0.7-1.0之间, 本文校准为0.85;跨期替代弹性采用胡永刚和郭新强[3]基于效用函数形式和稳态平衡路径的校准值, θ取为2。四是习惯形成参数准, 国内对该参数的估计有许多实证研究, 估计值多在0.2-0.5之间, 本文校准为0.35。五是技术水平与劳动供给的均衡值Z*、N*, 由于Z*只有水平效用, 没有波动影响, 故取为1;根据Hansen[4]的不可分劳动模型, 把代表个体一天的时间正规化为1, 则当工时达到1/3时实现均衡, 故N*校准为0.34。
(二) 动态参数的校准检验
由于动态参数不能够直接获得, 为了保证参数的精确性, 本文采用贝叶斯方法进行估计。动态参数是三种冲击的一阶自回归参数和波动参数, 故本文采用我国1978-2012年间的年度实际GDP作为样本。一是先验均值的选取, 参考已有文献, 技术冲击一阶相关系数的均值多数在0.7左右, 故本文ρz的先验均值取为0.75;偏好冲击先验均值的选取参考Dynan[5]的观点, 采用我国1978-2012年的商品零售消费波动作为偏好冲击的替代变量, 可得ρξ的先验均值为0.35;由于收入波动与消费波动具有较高的相关性, 故收入冲击的相关系数ρτ也取为0.35。关于随机扰动项先验均值的选取, 由于相关国内文献对三种冲击的标准差的估计值均在0.02-0.08之间[2], 故先验均值均取为0.05。二是关于先验分布的选取, 参考相关外文文献的做法, 一阶自回归参数均服从Beta分布, 波动参数均服从较为分散和平滑的逆伽玛 (Inv.Gamma) 分布[6]。
三、动态脉冲响应分析
家庭在面临技术、收入和偏好冲击的条件下, 调整信贷约束强度和习惯形成强度会对居民消费行为形成如下影响。
(一) 信贷约束对居民消费率的影响
图1第1-3列分别给出了给定1%单位正向的技术、收入和偏好冲击的条件下, 信贷约束强度分别为a=0, a=1和a=2时, 居民消费率的动态变化路径。可以发现: (1) 在技术冲击下, 随着信贷约束强度减弱 (a从2下降为1) , 居民消费率负向偏离稳态的幅度越来越小, 但是当a由1下降到0 (不存在信贷约束) 时, 居民消费率负向偏离稳态的幅度并没有改变。这意味着在技术冲击下, 信贷约束的强度存在临界值a*, 当a≥a*时, 降低信贷约束强度会提高居民消费率;当a≤a*时, 降低信贷约束强度对提高居民消费率并没有作用; (2) 在收入冲击下, 信贷约束也存在临界值a**, 当a≥a**时, 居民消费率正向偏离稳态的幅度越来越大, 即降低信贷约束强度能在一定程度上提高居民消费率;当a≤a**时, 居民消费率正向偏离稳态的幅度越来越小, 即降低信贷约束强度却会导致居民消费率下降; (3) 在偏好冲击下, 调整信贷约束强度对居民消费率没有影响, 即居民消费在面临偏好冲击时, 对信贷约束并不敏感。
(二) 习惯形成对居民消费的影响
图2第1-3列分别给出了给定1%正向的技术、收入和偏好冲击的条件下, 习惯形成强度分别为准=0.2和准=0.5时居民消费的动态变化路径。可以发现, 无论是技术冲击、收入冲击还是偏好冲击, 准=0.5时的居民消费偏离稳态的幅度要小于准=0.2。这意味着居民习惯形成强度越大, 不确定性对居民消费的影响越小, 居民消费越平滑。
四、结论与政策建议
本文构建一个包含不确定性、信贷约束和习惯形成特征的动态随机一般均衡 (DSGE) 模型, 以研究信贷约束和习惯形成特征对我国居民消费的影响。研究结果发现, 在不同类型的冲击下, 降低信贷约束强度对居民消费率的作用并不相同, 并且信贷约束存在临界值, 这意味着盲目地降低信贷约束并不一定起到提高居民消费率的作用。另外, 习惯形成的存在减弱了不确定性对居民消费的影响, 习惯形成强度越大, 居民的消费越平滑。
根据以上结论, 给出以下政策建议:由于目前我国居民受信贷约束的程度较为严重, 应该积极推进居民的消费信贷体系建设, 使居民受信贷约束的影响处于合理的范围, 进而有效刺激居民消费。同时, 通过对外围经济环境的改变, 调整居民的习惯形成特征, 改善居民消费预期, 从而达到拉动居民消费的效果。
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动态约束 篇5
纵观全世界从过去到现在上演的一幕幕不合理的国企和上市公司股权激励丑剧,成就此极少数人造富机制的元凶是严重的分配不公平(按职务等级而非按贡献等级决定分配)、权力不公平(信息不对称、行使权利成本差异导致大小股东博弈不均衡)体制和资本市场上公司圈钱、股民投机。在民营非上市企业,也需要妥善解决经营者和员工因实施股权激励而产生的各种问题。能否顺利解决好上述问题,对于企业的股东及人力资源管理部门的工作者来说,是对其所持管理思想、管理经验、管理方法与思维模式的一次新的严峻考验。
一、国有企业经营者激励方式存在的问题
对以经营者为代表的企业关键人,在传统的各种激励体制下尽管也有不少用于分配激励的短、中、长期激励方案,各有其长处,但也有各种问题。比如与业绩直接挂钩的物质奖励,按马斯洛的需要层次论,员工越富裕这种低层次生理需要的满足越不强烈,其边际激励效用递减的效果越明显,而对大多数企业经营者来说一般都恰好符合这个“比较富裕”或“非常富裕”的前提条件。在股权激励诸方案中,最有代表性的是股票期权激励方案,但该方案的实现受证券市场外在影响大于受个人内在经营努力程度及结果影响,若应用于垄断性行业企业,更加上企业经营环境的得天独厚,高管努力程度与企业经营绩效更加不成正比。这种结果与行为的不相关性使股票期权对高管的激励约束效果实质上打了大大的折扣。另外,如上述案例所述的直接授予实股或以虚拟股权进行激励也未能达到想像的效果。对此,认识到股份制也有缺陷而对经营者持股制度施以动态化改造的动态股权制改革,固然提出了股权动态化激励约束并进的思想,但在对所有应用对象的影响力及实施股权和分红动态化的方法上,仍然存在较多的问题或不足,需要进一步完善。这主要表现在:首先,该模式下所设立的岗位股在很大程度上受传统体制影响而不能完全按照员工的实际能力和绩效划分,岗位股一旦确定又将使以后的分配受到很大的影响,在一般情况下难以通过提高工作绩效来弥补此方面的先天缺憾。并且,同一岗位事实上形成平均主义分配,如两个持股相当但个人绩效却相差较大的高级经理,主要收入的分配所得却是相同的,这种情况必然挫伤贡献大者的积极性,对其后续行为产生不良影响。其次,股权变动依据不尽合理。动态股权制的“动”体现在高管等关键人股权变化与企业总体业绩挂钩,贡献股即以此为据进行奖惩。这种关联虽迫使掌握信息的关键人出于自身利益而相互监督,但由此产生的问题也很多:一是责任归属不合理,一旦出现集体性的责任承担必损害真正的贡献者;二是股份增加的关联因素可能是团队绩效而与实际可划分的个人业绩脱离,容易造成搭便车;三是限于岗位和等级因素,很难保证多数人获得贡献股增量,致使事实上普通员工股权比例将一直下行,造成企业内不同群体在贡献方面的发展机会不均等、不公平。
如上所述,传统的股权激励方式并非是破解企业经营者激励难的一味灵丹妙药。与这种赋予股东身份类似的激励方式还有职务提拔等,也是同理。由此可见,尽管理论界和实务界一直在努力推动促进企业管理科学化进程的各项改革,这种呼吁改革的声音一直没有停止,但由于缺乏能在收入分配和人员管理上真正体现“效率优先、兼顾公平”思想本质的具体可行的操作模式和可相互比较的业绩衡量体系,从而在实际工作中很难真正让这一科学管理的思想得到落实。在此背景下,寻找一种更符合企业经营者等核心员工心理特质且更具激励约束效果的新型企业人力资源管理模式便十分重要。
二、构建动态化激励约束机制,破解国有企业经营者激励约束难问题
1. 明晰激励思想。
一般认为,高管和其他各类关键人员适用有条件或无条件赠送或购买实股以及配置岗位虚拟股权等股权激励方式。需要说明的是,方式选择本身不是影响激励约束效果的主要因素,而在于获得及行使这个权利需要什么条件,获得股权后又应该如何动态调整以不断适应人才真实价值的变化,这才是主要的。第一,在股权激励模式选择上,不管对何人才,实股还是虚股,股权激励均要严格门槛,明确购买或以现金奖励换股份及分配虚拟岗位初始股份的程序,确保公平,让真正有贡献者而不是特权者获利,对各层次都应该控制持股者比例,而不是对某层次搞一锅端且平均化的全层次无差异激励。第二,股权激励实施后,要定期实施股权结构的全员化分层次的动态调整,以使持股者消除惰性,时刻有股权的危机意识,并使多做贡献者的股权能通过业绩的竞争逐渐增加。要避免权力者自定贡献自我加冕。要区分层次订立绩效标准,分层次实施股权动态化。切不可让权力介入对贡献的认定,以岗位标准代替贡献标准,不可将激励少数关键人建立在使多数人或基层做贡献者应得利益受损的基础上。
2. 建立激励模型。
本着按股份(或级别固定比例)分配与按业绩比例分配统筹结合思想,在员工期初股权比例基础上,按其业绩比例采取加权方法计算综合动态分配率。公式如下:动态分配率=[期初股权比例+(可用于比较的个人业绩/总业绩-期初股权比例)×贡献分配率]/全体员工动态分配率之和。如果用Rn′表示某员工当期动态分配率,Rn表示期初股权比例,Pn表示可比较的业绩,∑Pn表示可比较的个人业绩总和,∑Rn′表示员工当期动态分配率总和(易证∑Rn′=1),r是股东大会通过的当期贡献分配率,则:Rn′=Rn+(Pn/∑Pn-Rn)×r=Rn×(1-r)+(Pn/∑Pn)×r。
3. 激励模型的应用。
此模型可用于对现有激励工资(与团队绩效或企业效益挂钩)和股份分红方案的改进,也可应用于其他薪酬类型(如表1所示)。
针对表1中不同切块比例的各类报酬形式,基于管理者不同的管理风格和期望达到的目标,可选择以模型所设计的分配计算方式来总体取代现有的各种薪酬组合,亦可按类型逐项取代,重新计算高管及员工的报酬分配,起到按岗位与按业绩相统筹、历史贡献与现实贡献相协调的作用。
以动态分红为例。假设有一家兄弟股份公司,弟弟股权为3%,哥哥97%。在弟弟当年经营业绩分别是0万元、10万元、50万元、100万元四种情况下,假设在此用于比较的总业绩∑Pn为100万元,r经兄弟协商为30%,则弟弟、哥哥两人动态分配比例为如下集合:(2.1%,97.9%),(5.1%,94.9%),(17.1%,82.9%),(32.1%,67.9%)。而此前不论何种情况,无论弟弟和哥哥是否努力,他们分配比例始终为(3%,97%)。两者之间在应用模型前是一种不平等的分配博弈关系,而应用后他们之间的分配关系发生了“接近本质层面”的改变,双方利益均得到兼顾,成为一种合作关系。这种更为和谐的分配关系必将激励弟弟努力工作,从而推动企业效益持续改善。
4. 应用效果分析。
模型的设计使员工在传统分配方式外获得其当期贡献增量(或负贡献减量),能强化对员工短期行为的激励约束。它巧妙运用了加权平均法。常规的加权平均法用于根据对指标的评分及某指标的所占权重进行合并分值的计算,而此处它只是用于对分配比例的计算。由于两块需要进行加权的股权比例(或是以固定工资或岗位津贴等所占比例转化而来的按岗位的固定分配比例)和业绩比例的所有员工的总和均为1,经过加权后,所有员工得到的综合动态分配率的总和也必然为1,这验证了模型设计的正确性。作为管理者,只须适时调整模型分配中的不同加权项目所占的权重,即可达到不同的激励或约束效果。同时,更为巧妙的是,按模型计算出的分配比例进行组织内部某种类型收入的分配时,如果将所有员工应得收益的规定比例不分配现金而转增股份(实股或岗位股等虚拟股份),会出现转增后所有员工股份比例按下述规律变化:若该员工当期业绩率相对期初股权比例或岗位虚拟分配比例上升(即Pn/∑Pn大于Rn)时,转增后新的股权比例上升;若业绩率下降(Pn/∑Pn小于Rn),则转增后新的股权比例下降;若业绩率与按各类员工所处岗位应该达到的绩效比例(即对应每位员工预先设置的岗位分配比例或是法定股东的股份比例)相称,则转增后股权比例等于期初股权比例而维持不变。这意味着如果法定股东(实股股东)或以岗位价值参与虚拟股份分配的虚股股东们在出现工作懈怠的情况下,其现有股东地位的稳固性也将逐渐减弱,除非其相对业绩在团队中达到与其地位(岗位、职务)相符的应有程度或者更好,股权份额将维持原状或会“绩增股涨”,方能保证或提升其在整个股东团队中的地位。
5. 应注意的问题。
在以动态股权激励模型计算出的分配所得转增已持有的股份时,对员工所持有的属实股可用股抵现,对所持有的虚股则不抵减分配的现金,而将计算所得的收入按事前确定的可转比例以面值换算成相应股份直接增加原股数进行处理。
三、“动态股权激励模型”激励方法与传统激励方式比较
1. 组合方式的不同。
相比一般传统方法只是简单将几种激励手段搭配使用,本方案试图通过设计一种有机嵌套的混合机制来实现创新。动态配置资源有利于组织增效,但常见的动态化手段在运用上采取的是组合式方式,各手段相互间不发生关系。本方案则通过分配模型构建,以分配活动为基础,有规律地将企业高管的收入、股权和岗位嵌套链接成一个交错影响、相互作用的有机系统,系统中一个元素按某比例变动都将引起其他元素同时对之响应,即建立起比例化渐变管理方式。此种方式的好处是:无论是对高管收入的控制还是对股权和岗位的控制,是硬化了软手段而软化了硬手段,从而使得无论是软手段还是硬手段的应用都刚柔并济,效果显著且更以人为本。比如在硬性手段使用上,强调以业绩为基础,通过业绩变动影响股权比例,当股权比例渐变低于岗位任职所需股权额度后,实施岗位调整。与传统方式不同,这里业绩与岗位变动挂钩是以股权为中介,不能直接影响岗位。此处业绩是特指能用于收入动态化分配计算的个人指定类别业绩,而非传统意义上的扩大化概念,这样利于高管集中抓指定业绩项目,而摆脱除监督之外的其他事项干扰,也利于高管群体之间各负其责,便于相互比较。
2. 动态化实现方式不同。
与动态股权制相比,本方案在收入动态化、股权动态化及岗位动态化实现方式上进行了创新。第一,在收入分配上,动态股权制是按劳、按资与按贡献分配三位一体,采取的是劳动工资、虚拟岗位股分红、对高管等特殊群体奖励(或扣罚)贡献股的方式。对虚拟股份分红,也是完全的按股份分配,如果站在同一级角度对此进行相互比较,会发现这种按资分配方式福利化倾向明显,并不能产生激励约束效果。而以贡献股来奖励或约束高管,这实际上是一种团队激励工资计划,只不过是以股权代现金实施激励,针对的是特殊的人群,挂钩的是团队绩效(企业效益)而非个人绩效,这将因不能避免搭便车而降低激励约束效果。本方案采取动态股权激励模型的分配方式,只要股东大会或董事会作出表决,则无实施障碍,能替代原方案适用于激励工资以及分红计算,挂钩的是个人绩效相对值及个人所处岗位相对分配价值,既强化了与高管个人绩效的正向联系,减少了搭便车现象,又能顾及其现有岗位的固定分配权(或股权),两者折衷还能起到统筹平衡不同利益主体诉求的积极作用。第二,动态股权制在股权动态化上不能使人人都有权公平参与竞争并获得贡献股的奖励。在本研究中,所有员工都有机会凭个人贡献实现股权比例的增减同向变动,这更有利于促进公平、强化同级竞争,进而强化激励约束效果。在按上述新计算的动态分配比例进行红利分配时,可将其中一部分以发放股票而非现金的方式转增股本,这会使股权比例发生有规律变化,与当期业绩增减形成同向对应关系,实现以渐变方式撼动股权根基,在压缩“养懒汉”空间之时亦符合弹性原理,不一棍子打死,而是硬中有软,充分给予人选择自己理性行动方向、努力提高绩效,而绩效改善之时,亦可能是股份回升之日。股份的增减趋向取决于员工业绩率(反映员工的相对努力程度)与期初个人所持股份比例的比较。这样,在动态分配收入的基础上,又进而实现了与股权结构变化的联动,软硬手段交叉嵌配的效果是“1+1>2”。第三,动态股权制在岗位变动上采取的是传统的按能力和业绩进行选拔和聘任的管理方式。本研究在岗位初始聘任上是延续的,在聘后管理上通过划定不同岗位任职及续聘所必备的股份比例条件,以更为弹性地实施“业绩比例—收入分配比例—股权比例”的联动机制,渐变影响岗位去留,方便对员工进行预警,体现组织的关爱。这比之直接使员工升迁或降职的方式更含蓄更有弹性,显然更符合知识经济时代注重人性化管理的潮流。
四、“动态股权激励模型”的激励思想评析
1. 动态股权激励模型的三个功能。
第一个功能是用以改善一切涉及分配的问题,包括各种收益资源的分配,如股权分配、股权分红、工资分配、奖金分配及福利分配、权力分配等其他资源分配,还包括承担责任比例(负收益)的分配。这是它的基本功能。第二个功能是用以改善股权或岗位等因素由于过于固化缺乏弹性而影响股权或职务等因素的激励效果。这是它的核心功能。第三个功能是用以实施动态化的岗位管理。通过将一定的股权比例与岗位聘任挂钩,从而形成从收入到股权,从股权到岗位的全过程动态管理机制,产生比一般传统的人力资源管理方式更大的激励约束效果。本功能属动态股权激励模型的扩展功能。如果三个功能齐备,即同时在管理实践中运用,那么所产生的激励与约束效果是十分显著的。
2. 动态股权激励模型的适用范围。
该模型能适用于以下方面:首先,它能对现有人力资源管理、薪酬管理教科书中所介绍的职位工资、技能工资、绩效工资等传统工资体系存在的激励缺陷加以修正和完善;其次,它能应用于各种股权激励设计方案中,提升现有方案的激励约束效果,解决所存在的诸多不足;再次,在收入分配上,动态股权激励模型可以自成体系。动态股权激励模型能广泛应用于股份制及非股份制的任何所有制类型的企业和事业单位,理论上对政府行政机关和社会公益组织的分配活动亦适用。最后,动态股权激励模型除了能适用于对收入分配活动的改善,而且对一切有形或无形资源的分配均适用,可以大大提高激励约束效果。因而,动态股权激励模型激励理论与方法的提出,不仅极具理论意义上的创新,而且具有极其强大的实践价值和极其宽广的应用空间。
五、小结
与传统激励理论和人力资源管理模式相比,动态股权激励模型通过用股权激励的有关做法,吸收相关激励方法的长处,借鉴传统组合式激励方案的优点,然后在此基础上创造性地提出了一种有机融合、兼收并蓄的激励理念和具有可操作性的管理模式。该模型在解决人力资源的激励与约束方面具有较好的效果,运用该模型能够较好地改进国企经营者各激励方案存在的问题或不足。本文围绕动态股权激励模型,以收入分配改革为切入点,通过比例化精确及有弹性的管理方式,从收入分配、股权激励、岗位聘任三方面同时建立起动态化联动响应机制,能极大地强化对国有企业高管的激励约束效果,也必将在客观上更加有助于发挥这类关键人群体的积极和重要作用,促进企业管理机制的健全和综合经济效益的提高。
摘要：国有企业的经营者等关键人是企业的重要人力资源,构建行之有效的激励与约束机制是促使其发挥活力的重要保障。基于动态股权激励模型,综合考虑收入分配、股权及岗位管理三方面因素,设计一种有机嵌套的联动响应机制以改进激励约束效力,从而实现对传统组合式人力资源激励与管理模式的创新。
关键词：国企经营者,动态化管理,激励约束,动态股权激励模型
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动态约束 篇6
随着信息技术的发展，Ad Hoc网络需要支持越来越多不同类型的应用，包括实现多媒体数据的传输、实时信息的获取等。因此，与Internet一样，Ad Hoc网络同样也需要QoS控制的支持，而基于QoS的路由技术是保证在Ad Hoc中支持这些应用的关键。Ad Hoc网络的QoS路由[2]是为了能够合理有效利用网络资源，选择满足一定QoS约束(如带宽、时延等)的信息传输路径。参考文献[3]指出,当QoS约束条件包含两个或两个以上的可加性参数，或者包括可加性参数和/或可乘性参数组合时，路由选择则变成为一个NPC问题，需要采用启发式算法来求解。但启发式算法的局限性[4]在于寻路时间长，不利于传输对时延约束要求严格的业务。因此针对时延约束要求高的业务传输，需要寻找更加快捷的算法和路由协议。
网络中某些要求判据或测度的最大化或最小化的问题可以用分治法[5]来解决，但其线性时间复杂度却对网络整体性能的影响很大。而采用动态规划的方法来解决这个问题，尽管动态规划比分治法复杂，但其线性时间复杂度却更容易接受，特别是在对于时延要求严格的网络之中，能够节约节点的计算时间和资源。动态规划法相对于分治法还可以避免大量子问题的重复计算。因而，可用于优化Ad Hoc中最优路由算法的设计。
针对上述两个问题，本文在分析Ad Hoc网路及其QoS模型的基础上，对现有的DSR路由协议进行改进，考虑带宽和时延的约束，提出了一种基于动态规划的多约束QoS路由协议，从相关的分组结构和流程两个方面进行了描述，并对其进行了仿真。
1 Ad Hoc网络QoS路由问题的动态规划模型
1.1 Ad Hoc网络及QoS模型
可以用一个加权无向图G(V,E)[6]来表示Ad Hoc网络。图的顶点表示网络的移动节点，图的边表示两节点间的无线链路。V={ni}为网络节点的集合;E={Im,n(m,n);m,n∈V}为无线链路的集合。网络中两点ns、nd之间的路径由一组边{ls,1,l1,2,l2,3,…,ln,d}连接而成。这组边的集合组成两个节点间的一条路由r:rs,d={ls,1,l1,2,l2,3,…,ln,d}。这条路由还可用节点的集合表示：rs,d={nj,j=s,u,v,…,d}。任意两个节点u、v间可以有多条路由,所有路由r所组成的集合为路由集Ru,v合。
记节点ni的带宽为Bi，时延为Ti，则路由rs,d={nj,j=s,u,v,…,d}上的带宽B(s,d)，时延T(s,d)的定义如下：
(1)路由rs,d的带宽B(s,d)为路由中各节点的最小带宽值，单位为bit/s。
(2)路由rs,d上的时延T(s,d)为路由中各节点累计时延，单位为s。
还可以表示为：
其中，Tt为数据的传输时延，Tp为节点的处理时延,Tprop为信号在无线信道中的传播时延。
本设计中，考虑使网络满足以下QoS性能的路由：带宽B和时延T。即寻找源节点s与目标节点d之间的路由集合Rs,d，使其满足以下两个条件之一：
(1)找到一条路由rs,d∈Rs,d满足：
(2)找到n条路由R′s,d∈Rs,d满足：
1.2 基于动态规划的最小时延路由优化算法
动态规划法[7]是利用贝尔曼最优性原理求解多级决策过程最优化的一种非线性规划方法。多级决策过程，是指把一个决策过程分成若干阶段，每一阶段都做出决策，以使整个过程取得最优效果。
可以把Ad Hoc网络中寻找时延最小路由的问题转化为一个多阶段决策问题，利用动态规划的思想转化为一系列的单阶段问题，求解最优策略。将实际网络模型转化为动态规划的标准模型[8]之后，建立如下动态规划路由模型，如图1所示。
将整个过程划分为N个阶段，阶段变量用k表示。用sk表示第k阶段的状态变量，表示一个可选节点。用uk(sk来表示第k阶段当状态处于sk状态的决策变量，表示节点的可选用路径。
时延最小路由求解问题可以描述为：
对于一个N级决策过程，其状态方程为：
求决策序列u*(k)使式(7)所示的时延指标函数最小：
D即源节点到目的节点的时延。同时并求出最优策略:
上述问题的递归关系可以表示成：
由上式可以求得最优策略以及指标函数的最小值，即时延最小的路由和该路由的时延。
同时,多级决策过程的最优策略还具有这样的性质：不论初始状态和初始决策如何，当把其中任何一级和状态再作为初始级和初始状态时，其余的决策对此必定也是一个最优策略，即对于一个满足某些约束条件的最优策略的子策略，对于它的初态和终态而言也一定是最优的。因此，当满足QoS约束的最优路由选定之后，其子路由也必定是最优的，这样就能够避免大量重复路由的计算。同时，动态规划的算法时间复杂度和计算量较少，大大节约了节点的资源。
2 路由协议描述
在动态源路由DSR的基础上构建基于动态规划的多约束QoS路由协议DPMCQR(Dynamic Programming based Multi-Constraints QoS Routing)，选择带宽以及时延这两个参数来保证QoS,寻求一个相对简化的QoS策略。简化的QoS策略为：首先以带宽为约束，在路由请求的过程中寻找满足带宽的多条可用路径，继而在目的节点收到路由请求之后基于动态规划选择可用路径中时延最小的路径，从该路径返回至源节点，通过这条最优的路径传输数据。
2.1 相关分组结构
在DSR路由协议的基础上修改得到DPMCQR其中主要的修改是：(1)本地资源表能够保存本地的带宽资源信息;(2)在路由缓存表中添加了带宽和时延参数。路由建立和路由维护过程中的相关分组结构修改如图2所示。
图中，路由请求分组结构中按照请求分组传递路径逐步添加中间转发节点的ID以及于上一级节点之间的时延。路由回复分组中则将目的节点利用动态规划法计算的最小时延添加到分组中，并沿着选定的最优路径返回到源节点。
2.2 流程描述
路由流程分为路由建立和路由维护两个过程。建立路由可以分为4步：
(1)当源节点S有数据要发送时，首先检查自己的路由缓存表是否有满足带宽和时延要求的到达目的节点的可行路径。如果有，则沿着该路径发送数据分组。否则，广播路由请求分组RREQ，并在RREQ中添加数据的带宽和时延需求。
(2)中间节点收到RREQ后，读取分组ID，如果之前收到过相同ID的分组，丢弃之;如果没有收到过，则将RREQ分组中的数据带宽要求与本地资源信息表中的可用带宽[9,10]相比较。不满足带宽要求，丢弃;否则，根据时间戳计算与上一节点的时延，与节点的ID同时添加到RREQ中，并转发。
(3)当目的节点D收到第一个RREQ后，启动一个计时器，在时间范围内，将收到的RREQ全部保存到路由缓存中。计时结束后，从路由缓存中取出路由信息，按1.2节的方法解决时延最优化问题，得到时延最优和次优路由(作为备份路由),将该路由时延与RPEQ中数据的时延进行对比。若不满足时延要求，则返回路由错误分组;否则按照最优和次优顺序回复RREP，同时相应路径上的中间节点将该路径添加到路由缓存表中。处理流程如图3所示。
(4)当源节点收到RREP分组后，表明已经找到一条路径满足数据的QoS需求，通过该路由发送数据。当源节点收到路由错误分组时，表明没有满足QoS需求的路由，则启动一个新的路由发现过程。
路由维护则与DSR相似，当中间节点检测到错误后，则按照路由反向返回一个路由错误分组，源节点在路由缓存中删除相应路由，同时选择备份路由作为可行路径。如果不存在其他的可行路径，则源节点重新启动一个新的路由发现过程。
3 仿真与分析
运用OPNET对提出的DPMCQR路由协议的性能进行仿真，同时与DSR路由协议的性能进行对比。仿真参数设置如表1所示。
主要考查不同节点数目下两者在平均端到端时延、路由开销和分组投递率三个方面的性能。仿真结果如图4～图6所示。
图4表明了两种协议的平均端到端时延随节点数目的变化情况。从图中可以看出，两种协议的平均时延首先随着节点数目的增加而增加，当到达一定规模时下降。这是因为节点数目较少时，可用路径较少，节点转发时引入较多时延。但随着节点数目的增多，可用的路径也随之增多，降低了平均端到端时延。同时，还可以看到当节点达到一定规模时，DPMCQR协议表现出更好的时延性能，这是由于DPMCQR选取的是时延最优的路由，而DSR选取的不一定是时延最优的。
图5反映了两种协议的路由开销随节点数目的变化情况。图中可以看出，DPMCQR的路由开销要小于DSR的。这是因为前者不但提供QoS保证，而且目的节点针对每条路由请求只返回1条或2条路由回复，都能够降低路由开销。
图6中可以看出，二者的分组投递率都会随着节点数目的增多而增加，是由于节点数目的增多使得源节点到目的节点可选路由增多，增加分组投递的成功率。而DPMCQR的分组投递率要高于DSR的，这是由于协议选择满足带宽和时延约束的路由，能够保证数据的有效传输，提高分组投递率。
本文为解决Ad Hoc网络中多约束QoS路由问题，将DSR路由协议进行了改进，提出了一种基于动态规划的多约束QoS路由协议。针对带宽和时延两种约束，简化了路由策略，分步骤寻求满足QoS保证的路由，并利用动态规划方法寻求最优时延路由。最后对改进的路由协议进行仿真，与DSR路由协议进行对比。结果表明相对于DSR,DPMCQR在平均端到端时延、路由开销和分组投递率三方面对网络的性能，特别是在大规模自组网的性能，都有很大提升。但本文在节点移动速度较低的情况下没有考虑链路的稳定性，因此下一步的工作方向将会结合节点高速移动时的链路稳定性来设计QoS路由协议。
摘要：对于Ad Hoc网络中多约束QoS求解问题,启发式算法的局限性在于寻路时间长。为此提出一种基于动态规划的多约束QoS路由协议,利用动态规划算法解决判据的最优化问题。在路由请求阶段寻求满足数据带宽需求的多条路由,目的节点应用动态规划算法寻求时延最优的路由。从相关的分组结构和路由流程两个方面对其进行了描述。最后通过仿真从平均端到端时延、分组投递率以及路由开销三个方面与传统的DSR路由进行对比,对于大规模Ad Hoc网络,能够明显提高网络的性能。
关键词：无线自组网,服务质量,动态规划,多约束
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动态约束 篇7
动态经济调度在电力系统的运行与控制中有着重要的作用[1,2,3]。为应对随时可能发生的发、输电元件故障以及负荷的随机波动[4],确保发电与负荷平衡的连续性,动态经济调度需配置一定量的旋转备用。从目前的研究来看,对于动态经济调度中的旋转备用配置,大都采用1982年Wood在文献[3]中提出的确定性处理方法,该方法简单实用,意义明确,但由于没有计及元件故障的随机特性,难以将系统的响应风险维持在给定水平[5,6,7,8,9,10,11,12]。
针对此问题,文献[9]提出动态经济调度应能使系统在各调度时段内维持相同的响应风险,并通过调度与响应风险评估迭代求解的方法,将系统各时段的响应风险维持在给定水平。文献[9]方法属于启发式算法,其解的最优性尚待讨论。对此,文献[10]在文献[9]的基础上,通过引入{0, 1}变量将系统需维持的响应风险以约束的形式并入动态经济调度模型形成{0, 1}混合整数优化问题,使调度与响应风险评估得以同步完成,避免了启发式算法可能存在的缺陷。然而,对于系统应维持怎样响应风险的问题,文献[9]与文献[10]并未涉及。对于此问题,文献[11]与文献[12]分别就一个时间断面下备用配置与用户停电损失间的折中关系进行了讨论,指出在确定系统的备用容量时,应兼顾备用的成本与效益,将系统维持在合理的可靠性水平上,并据此给出了相应的备用配置方法。将备用成本与收益统筹考虑的思想是具有借鉴意义的。然而,需指出的是,文献[9,10,11,12]中的方法均基于单母线模型,这在网络充裕度较高的环境下是可行的,但随着网络规模的扩大、电力大规模远距离传输的实施以及市场化改革所迫使电力网络利用效率的提高,网络的安全约束越来越不可忽略,特别是在事故运行状态下,系统的再调度方案必须满足网络的安全约束,以避免导致大规模连锁事故的发生[13]。
由此,本文在前人研究的基础上,将网络安全约束纳入到动态经济调度模型中,保证了在预想事故范围内,系统的调度与再调度方案均不会造成线路的过载。新模型中,非事故运行状态下机组的输出功率、事故运行状态下机组的输出功率以及必要的切负荷功率均作为独立变量进行决策,目标函数采用既考虑系统发电成本又考虑用户停电损失的形式。需特别说明的是,由于调度时间间隔较短,本文假设故障元件在考虑时间范围内是不可修复的。另外,本文暂不考虑连锁事故的影响。为解决新模型中变量增多、事故运行状态增加所带来的计算规模庞大的问题,本文在采用原对偶内点法求解模型所形成的二次规划问题时,充分利用了各调度时段间、各事故运行状态与非事故运行状态间的弱耦合性,构成解耦算法,有效提高了模型的求解效率。本文最后通过对IEEE 30节点系统的测试,表明了所提出的方法的有效性。
1 问题描述
动态经济调度的目的是在已知初始时段(t0-1)机组输出功率的情况下确定调度目标时段(t0)机组的输出功率。在计算过程中,动态经济调度需要考虑前瞻时段(t0+1～t0+Ta)与后顾时段(t0-1)对调度目标时段决策的影响(如图1所示)。
在考虑到网络安全约束及事故运行状态下用户的停电损失后,动态经济调度模型可如下描述。
调度目标为系统的发电成本期望与用户的停电损失期望之和最小:
式中:EtGC为系统的发电成本期望;EtLC为用户的停电损失期望;Su为预想的事故运行状态数;k表示系统的第k种运行状态,k=0,表示系统的正常运行状态;Pk为系统处于状态k的概率;NG,NL分别为发电机节点数与负荷节点数;ptg,i,k为机组i在时段t、状态k下的输出功率;ci(ptg,i,k)表示机组i输出功率为ptg,i,k 时的成本;ItIEAR,j 为负荷节点j的停电损失评价率(IEAR),可通过对用户问卷调查等方式得到[14];ctj,k 为负荷节点j在时段t、状态k下的切负荷功率,其中,规定系统在正常运行时不允许有切负荷的情况发生,即ctj,0=0;Δt为调度时间间隔。
式(1)中,机组的输出功率ptg,i,k 以及必要的切负荷功率ctj,k为调度的决策变量。在追求式(1)最小的过程中还须满足以下约束:
1)潮流平衡约束
式中:i∈[1,NG+NL];t∈[t0,t0+T];k∈[0,Su];δtk为节点电压相角构成的列向量;pti,k (δtk)为节点i的注入有功功率;Dti为节点i的负荷需求。
2)机组输出功率允许范围
式中:k∈[0,Su];i∈[1,NG];t∈[t0,t0+Ta];pmaxg,i,pming,i分别为机组输出功率上、下限。
3)机组输出功率变化速率限制
式中:i∈[1,NG];t∈[t0,t0+Ta];Rui,Rdi分别为正常运行状态下机组i增加与减少输出功率的最大速率。
4)事故发生后机组的允许可调范围
式中:i∈[1,NG],运行状态k下机组i正常运行;t∈[t0,t0+Ta];k∈[1,Su];ΔT′为规定的旋转备用允许响应时间(假设允许响应时间后系统有足够的调节手段保证系统运行满足各类约束的限制[8])。
式(5)表示机组在事故运行状态下的再调度须在机组的可调范围内进行。
5)负荷节点的允许切负荷范围
式中:k∈[1,Su];j∈[1,NL];t∈[t0,t0+Ta]。
6)线路的功率传输极限
式中:k∈[0,Su];l∈[1,L];t∈[t0,t0+Ta];Ttl,k为时段t运行状态k下线路l上传输的功率;Tmaxl为线路的传输功率限值;L为输电线路数。
式(1)～式(7)即构成本文所提出的计及网络安全约束及用户停电损失的动态经济调度模型。
2 求解方法
从构建的模型不难看出,模型中的变量数、约束数随前瞻时段、预想事故数量的增加而迅速增大,这对模型的求解造成了困难。为了减少变量的引入,提高模型的计算速度,本文采用发电联合转移因子(GJSDF)[15]对模型进行简化,即采用式(8)、式(9)分别代替式(2)和式(7)。
式中:i∈[1,NG+NL];t∈[t0,t0+T];k∈[0,Su],l∈[1,L];Ml-i,k,Ml-j,k分别为发电机节点i与负荷节点j对支路l的GJSDF,需指出的是,各运行状态下的GJSDF是不同的,可在调度程序执行前根据预想事故的类型按文献[15]中的方法预先求出。
当机组成本特性为二次时,简化后模型构成二次规划问题。通过约束的适当分类,模型可表示为:
式中:k∈[0,Su];t∈[t0,t0+Ta];xtk为由ptg,i,k 及ctj,k组成的NG+NL维决策变量列向量,共有(Ta+1)(Su+1)组;Ak,Btk分别为相应约束的系数矩阵。
式(11)～式(13)表示既不存在时段间耦合又不存在不同运行状态间耦合的等式或不等式约束,包括式(3)、式(6)和式(9)所示的约束;式(14)表示事故运行状态与非事故运行状态间存在耦合的约束,即式(5)所示的事故后机组的可调范围约束;式(15)表示时段间存在耦合的约束,即式(4)所示的机组输出功率的变化速率约束。
从约束分类后模型可以看出,模型在时段间、事故运行状态与非事故运行状态间只存在较弱的耦合关系(时段间耦合仅存在于正常运行状态下相邻时段间的输出功率变化速率约束上;事故运行状态间不存在耦合,所有事故运行状态仅与非事故运行状态间存在机组输出功率调节范围上的耦合),充分利用这一特点构造解耦算法成为模型求解的关键。本文在利用前瞻时段解耦必要条件对前瞻时段数进行缩减(细节见文献[16])的基础上,采用基于分解协调理论[17]的原对偶内点法对模型进行求解,针对模型KKT条件牛顿修正方程的特殊分块形式(对角带边)进行分解,形成求解耦合变量主问题与求解非耦合变量从问题的两步式解法,避免了牛顿迭代中大型矩阵的求逆过程,提高了模型的计算效率。由于公式推导繁复,详细的推导过程、方程的具体表达形式以及原对偶内点法的计算步骤等细节在文献[18]中给出。
3 算例分析
为检验本文方法的有效性,对IEEE 30节点系统(参数见附录A)进行了详细的测试计算,下面给出其重点试验结果。算例在MATLAB 6.5环境下编程实现。算例中预想事故取机组与线路的单重故障,设调度时段长度、旋转备用的允许响应时间均为5 min,前瞻时段数由文献[16]方法动态给出。
本文动态经济调度模型计及机组、线路在调度时段内发生故障的可能性以及相应可能造成的损失,从而在系统运行总成本期望(包含发电成本期望与用户停电损失期望)层面上保证了系统运行的经济性。下面以传统计及网络安全约束的动态经济调度模型[16](模型1)与本文模型(模型2)对比说明此问题。表1和表2分别给出采用模型1和模型2对测试系统进行调度所得的结果。
表3给出2种情况下系统正常运行时的发电成本及系统总的运行成本期望(模型1总的运行成本期望通过将模型1所得调度结果作为ptg,i,0 代入本文模型求得)。
从表1～表3中的结果可以看出,正常运行时,模型1具有较好的经济性,其发电成本较低,但考虑到系统故障运行状态及其所对应的成本后,模型2所得结果的经济性要好一些,其对应的系统运行总成本期望要低一些。实际上,对于给定时段,系统是以一定的概率处于某种运行状态的,模型1仅考虑了多运行状态中的一种,其最优是有条件的(无故障发生),模型2则通过统计学规律将各种运行状态所对应的运行成本(发电成本及停电损失)以该状态出现的概率加权构成目标函数,更加符合系统的实际运行情况。
与表2所示调度结果相对应,本文模型同时给出预想事故发生后系统5 min内的调整策略(包括旋转备用容量的释放以及必要的切负荷功率),例如,在时段1,当G1机组故障后,根据本文模型所得结果,5 min内机组输出功率变化及切负荷情况如表4所示(仅列出需调节元件名称,负号表示负荷需减少的功率需求)。
从表4可以看出,在1号机组发生故障后,尽管各发电机释放出所有的旋转备用,仍然无法将G1机组故障所造成的功率缺失弥补,因此,还需要选择并切除一定容量的负荷。另外,对算例中所有事故后调整策略的观察可以发现,线路故障除了线路25-26故障后会有失负荷的情况发生外(负荷L26从系统解列),其他均无需切除负荷,这从侧面反映了IEEE 30节点系统网络的充裕度是比较高的。
另外,本文算例还对各负荷节点IEAR指标对调度结果的影响以及计算效率等问题进行了分析,由于篇幅限制,详细分析见附录B。
4 结语
本文提出了一种考虑网络安全约束及用户停电损失的动态经济调度模型并给出了相应的求解策略。所提出的模型在寻求发电成本与用户停电损失之和最小的目标时,除考虑了传统经济调度的常规约束外,还计及了时间耦合约束(如机组输出功率变化速率约束)、空间关联约束(如网络安全约束)以及状态耦合约束(如事故后机组的允许可调范围约束),使模型更加符合电力系统的运行实际。所采用的分解解法使原对偶内点法在求解模型所形成的二次规划问题时迭代效率提高,从而达到加快模型求解速度、增强模型可行性的效果。
摘要：提出一种计及网络安全约束及用户停电损失的动态经济调度模型,并给出相应的求解方法。该模型将非事故运行状态下机组的输出功率、预想事故(包括发、输电元件故障)发生后机组再调度的输出功率以及必要的切负荷功率作为独立变量进行决策,调度目标为系统的发电成本期望与用户的停电损失期望之和最小。模型采用发电联合转移因子(GJSDF)确定各支路潮流,并通过对支路潮流的限制保证了调度与再调度方案均可满足系统的网络安全约束。所构成的模型为二次规划问题,文中采用原对偶内点法进行求解。为解决多时段多状态所带来的计算规模庞大的问题,求解过程中充分利用了各调度时段间、各事故运行状态与非事故运行状态间的弱耦合性,首先采用时段间解耦的必要条件对前瞻时段数进行缩减,然后针对原对偶内点法KKT条件形成的牛顿修正方程的特殊分块形式进行分解计算,有效地提高了模型的求解效率。通过对IEEE30节点系统的测试,表明该方法是有效的。
动态约束 篇8
从目前我国的水利项目管理理论来看,我国的管理机制相对较为被动,无法实现动态的优化机制,更无法实现系统的全面动态控制。本文从动态博弈的角度着手,分析业主与承包商之间的关系,建立新型的水利建设项目的管理与约束机制,促进水利项目的发展。
1 我国当前水利项目管理的特点
1.1 管理相对较为艰难
目前我国的水利项目主要是由政府、业主、承包商、监理、监督的各大子系统所构成,而这些子系统之间的组成也较为复杂,流动性较大,这为管理带来了诸多的困扰,统一性管理成为最大的难题。
1.2 管理与社会效益相关联
我国目前的水利工程项目相对投资巨大,都是国家重点关注的项目,水利项目的建设与社会的长期发展息息相关,在建设前,相关部门就已经预测其完成建设,投入使用后将会产生的巨大社会效益与带动经济发展的能力。
1.3 有规律可循的管理却不可复制的工程
每一个水利项目的建设都不会重复以往的工程,都具有自己独立的特殊性,但是整个水利项目的管理都是有一定规律可循的。因此,我们要从差异性之中寻找相似性。
1.4 总目标与子目标的矛盾
水利项目的组成因素较为复杂且多变,是由政府、业主等子系统组成,每个子系统的目标是不一致的,但是水利项目的总目标却是一致的。业主追求的是小投资,高质量,大收益,承包商追求的是企业自身的高利润。所有子系统的目标尽管不一致,但是总体上都是秉持顺利完成工程。
1.5 一个项目多个承包商
我国水利项目的建设是分阶段进行的,每一阶段是由不同的承包商进行的,因此每一阶段都是一个小的工程,多个小工程构成了一个大的工程。
2 动态博弈管理浅析
从水利项目的参与人分析,主要是由业主与承包商构成,二者之间是管理与被管理之间的关系,其中业主是管理的主体,具有优先决策权,其目标是实现质量最优、投资最小,时间最短保证项目的完成,业主与承包商之间通过合同、监理等方式进行管理机制的完善,但当其进行决策的同时,并不确定承包商的决策,而且我国的水利项目业主的决策是要受到国家政策、项目建设的规律,外界的环境的影响的,这是一种信息不完全的动态博弈。承包商则不同,其根据业主制定的决策做出合理的安排与正确的决策,相对于业主的不完全信息动态博弈,承包商则是一种完全的动态博弈。
3 水利建设项目管理的激励与约束机制势在必行
3.1 管理激励与约束机制内容浅析
(1)激励内容分析。激励的内容是由其自身的性质决定的,激励按照字面的意思分析,就是目标的激励和榜样的激励。目前在我国的水利工程建设中采取最为广泛的方式是榜样激励的作用,按照传统文化的发展要求,树立一定的典型进行激励,促进工作的发展。目标激励则是为业主与承包商建立共同的目标,为了实现目标,相关部门给予经济上的支持,这是激励最实质也是最为主要的内容。(2)约束内容简介。无规矩不成方圆,约束是管理的最重要手段,主要包括压力约束、纠偏约束、协调约束。其中以协调约束最为重要,通过协商的手段进行约束,约束承包商遵守水利项目建设的管理,再配合其他的约束措施保证管理工作的顺利进行。
3.2 管理激励与约束机制的形式简析
(1)目前,我国的水利建设项目管理机制主要采取的是合同激励、理想与报酬激励的方式,其中合同最为重要,通过合同的形式将激励与约束固定,配合理想及报酬机制,促进管理的进步,促进事业的提升。(2)水利项目管理的约束机制针对的主要是规范、处罚、风险三方面的约束,采取的也是合同、监理与实施的办法进行经济类的处罚与风险的防范。合同的规范与项目具体管理的规范是实现约束的依据。
3.3 我国水利建设项目的管理目标
按照目前市场上的发展形式可以发现,水利工程项目管理的最终目标就是质量最佳化,资金最小化,工期及时化。其中尤以质量最为关键,不论是大的工程还是小的项目,对质量都要严格把关,并且将责任与利益挂钩,通过管理激励与约束机制不断地提高承包商的积极性,不断地对承包商实施激励与约束,实现资金与工期计划和实际的结果偏差最小,从而实现项目管理系统的优化控制与协调。
4 管理目标的动态博弈是为了减少博弈
实施动态博弈管理不是为了扩大博弈,目标恰恰相反,是为了减少博弈,降低博弈,通过水利项目的管理激励与约束机制,防患于未然,水利项目负责人必须对其采取主动地措施,更加积极主动地去面对博弈。业主与承包商存在着利益的相关一致性,采取更为主动,空间更大,更为理性的管理,在目前我国的水利项目管理体系中,动态博弈是一个不可多得的选择,也是最为明智的选择,只有采取动态博弈的管理激励与约束机制才能实现管理水平的提高。随着管理激励与约束机制的运行,我国的水利项目管理将会有更好地未来。
5 结束语
从上文的分析中,我们不难看出,动态博弈是建立水利项目管理激励与约束机制最为可行的办法,也是最为合适的管理措施,随着技术的发展,社会的进步,我国的水利项目面对更为广阔的空间,也面临着新的挑战,如何提高管理能力成为发展的关键,动态博弈最终的目标是实现管理的双赢局面,达到和谐完美的新境界。
摘要：动态博弈角度分析水利项目的管理机制是一个全新的概念,我国目前的水利建设项目忽略了不同经济实体的管理机制,从奖罚制度分析,都是事后不久的方法,缺乏主动性,据此,本文从动态博弈的角度进行分析和讨论,试图建立新的激励与约束机制。
关键词：动态博弈,水利建设,项目管理,激励与约束
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