10、契约主义:解决道德冲突的最优原则

契约主义:解决道德冲突的最优原则

1. 契约主义与功利主义的分歧

在探讨道德决策时,契约主义和功利主义常常存在不同观点。以一个关于初级商品分配的例子来说,有两种行动方案 A1 和 A2。从功利主义角度看,A1 能为更多人创造更多的总体幸福,其总和达到 65,而 A2 只有 16。但从契约主义角度,A2 改善了最不利者的状况,最不利者的数值从 -60 提升到了 5。这体现了契约主义的一个重要方面:为了改善他人的状况而使一个人的状况变差是错误的。

这里所衡量的是诸如健康和基本资源等初级商品,而非奢侈品和财富。从契约主义观点来看,将财富从富人转移到穷人手中并非道德错误,只要不导致暴力或限制机会。这也解释了为什么国家对富人征收更高比例的税,并为穷人提供更多补贴在道德上是可接受的。

2. 最大最小原则(Maximin)

2.1 原则的提出

罗尔斯认为,处于原初状态的所有理性且自利的人会采用“最大化最不利结果”的决策规则,即最大最小原则(Maximin)。但为什么人们会选择这个规则,而不是“最大化最有利结果”(Maximax)或“最大化结果总和”(Maxisum)呢?

2.2 原初状态下的决策依据

有一种解释与原初状态的方法有关。如果人们在原初状态下没有关于商品分配和人口数量的信息,那么最大化最小值符合他们的自身利益。

2.3 预期价值规则

根据标准决策理论,自利的决策者通常会使用预期价值规则。以一个掷骰子游戏为例,游戏成本为 10 美元,掷出 4 可赢得 120 美元,掷出其他数字则无收获。不玩游戏的预期价值就是节省的成本 10 美元;而玩游戏有六种可能结

【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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