17、法治:理想与现实的交织

法治:理想与现实的交织

在当今社会,法治是一个备受关注的话题,它与我们的生活息息相关,影响着社会的各个方面。本文将深入探讨法治的内涵、作用、面临的挑战以及在全球化背景下的发展趋势。

法治的基本概念与内涵

法治最初被视为当局治理社会权力的原则和依据。法律的核心在于对法律规则的执行,而与社会需求并无直接关联,其作用的中立性取决于使用方式和服务的利益。例如,Ibrahim Shihata将“法治”定义为决策应依据已知原则或法律,避免自由裁量权的干预。

法治存在的条件包括法律公开、对公民和统治者平等适用,且所有人都能自由检验其普遍适用性。在一个社会中,当政府官员和民众普遍遵守法律时,法治便得以实现。这会带来个人和集体的安全感与信任感,例如在发达资本主义社会,人们的日常事务依赖于预期的法律环境,从而在社会、文化、经济和政治事务中获得安全感。

法治的功能是通过社会整合来维护社会秩序。然而,法治是一个复杂且有差异的过程,不同社会群体对其理解不同,反映了权力关系和结构不平等的格局。在民主国家中,稳定的法律、司法和执法秩序是法治的重要保障,但在一些地方,精英之间对遵守法律的态度存在冲突,导致部分人的权利超越了其他人。

法治的可预测性与一致性

法治原则要求法律具有可预测性和一致性,这具有双重理由:一是提高确定性和效率,使个人能够有效管理事务;二是确保类似案件得到平等对待。在普通法体系中,司法遵循先例有助于实现法律的可预测性和一致性。例如,遵循先例原则指导下级法院在处理类似案件时遵循先例,强化了“类似案件应同等对待”的法治原则。

然而,法治也容易受到政治化的影响。尽管法治理想包含稳定、透明、程序规范等中立原则,但在现实

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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