项目名称: 基于多智能体的企业迁移空间决策机理研究

项目编号: No.41301112

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 梁育填

作者单位: 中山大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 企业迁移的空间决策是一个复杂的系统,涉及到企业、政府、地理环境及社会经济之间的交互作用。针对传统企业迁移研究的不足,本项目拟对企业迁移空间决策理论进行综合集成,构建基于企业迁移理论、计算机模拟、多智能体模型及地理信息科学的企业迁移空间决策行为分析框架体系及实现工具,并以珠三角地区产业向广东省内东西两翼和北部山区转移为例,模拟个体企业迁移的现象,并由此产生企业迁移的时空分布规律,探索省域尺度企业迁移空间决策的机理,为企业迁移研究提供一种新的思路。研究内容包括:①基于多智能体的企业迁移空间决策系统的框架体系;②基于理论和实证研究,探讨企业迁移空间决策的微观机理;③构建多智能体的企业迁移空间决策的地理模拟模型;④对广东省企业迁移现象进行空间模拟和模型校验;⑤模拟不同政策情境企业迁移的空间格局,对广东省产业转移效果进行评估和调控,提出合理引导企业迁移和调控产业转移的政策建议。

中文关键词: 企业迁移;多智能体;空间决策;模拟;复杂系统

英文摘要: Enterprise Migration is a common phenomenon in China within recent years, large quantities of enterprise migration will reshape the structure of regional industrial space. The spatial decision-making of enterprise migration is a complex system, which involves the interaction of corporate, government, geographical environment, and social economy. In order to make up for the inadequacy of traditional research, this program plans to integrate spatial decision-making theories on corporate relocation, build a research framework and construct an implementation tool to analyze the spatial decision-making behavior of enterprise migration. This will base on corporate relocation theories, computer simulations, multi-agent modeling, and geographic information science. Taking the enterprises that migrate from Pearl River Delta to eastern, western, and northern Guangdong as a study case, we analyze the spatial-temporal distribution pattern of enterprise migration through the simulation of individual corporate relocation, explore the mechanism of decision-making on enterprise migration at provincial scale, and provide a new research idea to interpret enterprise migration. The main research contents are as follows: (1)the frame of spatial decision-making of enterprise migration system based on multi-agent system ; (2) analyze

英文关键词: Firm migration;gent-based modeling;spatial decision-making;Simulation;complex system theory

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

数字孪生模型构建理论及应用
专知会员服务
222+阅读 · 2022年4月19日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
121+阅读 · 2021年7月22日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年3月7日
智源发布《2020北京人工智能发展报告》,附43页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月19日
【DeepMind】CrossTransformers: 空间感知的小样本迁移
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月26日
自动驾驶同梦者众,同行者远
AI前线
0+阅读 · 2022年3月10日
万亿水果市场,为何没有一家上市企业?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年2月19日
从战略到执行:业务领先模型 BLM
人人都是产品经理
1+阅读 · 2021年12月27日
【综述】迁移自适应学习十年进展
专知
41+阅读 · 2019年11月26日
基于虚拟现实环境的深度学习模型构建
MOOC
24+阅读 · 2019年9月28日
工业大数据分析之道:机理与数据分析的知识融合
遇见数学
12+阅读 · 2017年11月25日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Deep learning for cardiac image segmentation: A review
Arxiv
21+阅读 · 2019年11月9日
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
数字孪生模型构建理论及应用
专知会员服务
222+阅读 · 2022年4月19日
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
121+阅读 · 2021年7月22日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年3月7日
智源发布《2020北京人工智能发展报告》,附43页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月19日
【DeepMind】CrossTransformers: 空间感知的小样本迁移
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月26日
相关资讯
自动驾驶同梦者众,同行者远
AI前线
0+阅读 · 2022年3月10日
万亿水果市场,为何没有一家上市企业?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年2月19日
从战略到执行:业务领先模型 BLM
人人都是产品经理
1+阅读 · 2021年12月27日
【综述】迁移自适应学习十年进展
专知
41+阅读 · 2019年11月26日
基于虚拟现实环境的深度学习模型构建
MOOC
24+阅读 · 2019年9月28日
工业大数据分析之道:机理与数据分析的知识融合
遇见数学
12+阅读 · 2017年11月25日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员