42、非凸生产经济的契约方法解读

非凸生产经济的契约方法解读

1. 边际成本定价

在经济研究中,我们常常会遇到非凸生产集的情况,不过我们的研究方法也能将凸生产集情况作为特殊情形涵盖在内。生产中的非凸性可能由多种因素导致,例如规模收益递增,也就是企业每单位成本对应的收入在增加。就像CD - ROM的录制成本比复制成本高很多,覆盖写入的成本也较低。然而,由于技术和数学方面的原因,经典的存在性理论并未对这种情况进行研究。

为了使非凸技术下的经济达到均衡,我们需要对均衡概念进行适当修改。修改的目标是让新的均衡概念能够像凸生产情况那样,实现(或至少有机会实现)帕累托最优分配。但基于平均成本的定价方式无法满足这一要求。

边际成本定价均衡(MCP - 均衡)的核心思想是,用必要的一阶条件(可以用定义生产集的函数的梯度来表示)取代利润最大化条件。在凸生产情况下,这个一阶条件对于一个生产计划成为利润最大化计划也是充分的,所以MCP - 均衡直接推广了通常的竞争均衡。在实际解释中,我们通常会提到社会规划者,他们有能力根据边际成本定价原则“评估”价格,然后迫使制造商遵循指定的生产计划。

接下来,我们分析由可微函数描述的最简单的非凸制造部门模型。假设生产集$Y_j$通过可微函数$\phi_j$来描述,公式如下:
$Y_j = {y \in L | \phi_j(y) \leq 0}, j \in J$
并且,在这种情况下,生产集的边界可以定义为:
$\partial Y_j = {y \in L | \phi_j(y) = 0} \neq Y_j, j \in J$

定义$X = \prod_{i \in I} X_i$,$Y = \prod_{j \in J} Y_j$。M

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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