4、投票建议应用:发展、影响与未来展望

投票建议应用:发展、影响与未来展望

1. 投票建议应用(VAAs)概述

投票建议应用(VAAs)如今已成为现代民主国家许多选举活动中不可或缺的一部分。它允许用户在选举前通过互联网将自己的政治偏好与政党和候选人的立场进行比较。在瑞士、荷兰和德国等国家的近期选举中,超过四分之一的选民使用了这类在线工具。

VAAs虽然在某些方面存在差异,但它们都遵循一个共同的原则:通过比较用户在重大问题上的政策偏好与政党在相同问题上的纲领立场,帮助用户做出投票决策。其核心是政治问题陈述,例如“即使会增加税收,也应该维持社会项目”。用户可以对每个陈述表达同意或不同意,问题陈述的数量通常在10到70之间。用户的问题偏好会与政党的立场进行匹配,政党立场一般由VAA开发者提取,有时还会与参与竞选的政党合作完成。在一些情况下,如瑞士或卢森堡的VAAs,还会提供个别候选人的立场。比较后,应用程序会生成“投票建议”,通常以排名列表的形式呈现,排名靠前的政党与用户的政策偏好最为接近。

2. VAAs的历史与传播

VAAs的“鼻祖”是荷兰的StemWijzer,它于1989年由荷兰公民教育基金会(SBK)与荷兰政党文献中心(DNPP)以及特温特大学政治管理学院合作开发。最初它以包含60条政党纲领陈述的小册子和软盘形式出现,主要用于初中教育,软盘销量不超过50份。几年后,在1998年荷兰议会选举时推出了基于互联网的版本,但当时使用人数有限,仅6500人。然而,随着互联网的普及,在2002年和2003年的选举中,StemWijzer成为荷兰选民使用最多的政治应用程序,用户数量从1989年的50本小册子增加到后来的约500万人,相当于大约一半的荷兰选民。

进入新千年,StemWij

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持仿真工具。; 阅读建议建议读者结合提供的Matlab代码IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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