經濟演算法化

1. 中國GDP與美國GDP的計算方法有什麼不同

中國主要採用的是「生產法」，即分別計算各國民經濟部門的產出總額，再對應地扣除各部門的中間消耗，最後匯總所有部門產出增加值的辦法。這種演算法是由之前蘇聯所採用的MPS（物質產品核算體系結合），西方採用的SNA（國民經濟帳戶體系發展而來）。
美國和西方主要經濟體則主要採用「支出法」來核算GDP，即整個社會購買最終產品的總支出，包括個人消費、個人國內投資、政府購買和凈出口等四大類統計項目，再減去產品和勞務進口的差額來計算GDP總量。
中美兩國分別採用著不同的GDP核算方法，如果按同一種核算方法，中國的GDP總量與美國的差距將大大拉近。
拓展資料：
一、GDP（國內生產總值）指的是一定時期內（一個季度或一年），一個國家（或地區）所有經濟活動中所生產出之全部最終成果（產品和勞務）的市場價值。[1]常被認為是衡量國家(或地區)經濟狀況和發展水平的重要指標。GDP 是國民經濟核算的綜合性核心指標，也是衡量一個國家的總體經濟狀況重要指標，但不適合衡量一個地區或城市的經濟狀況，因為每個城市的生產總值上繳上級或國家的量都不同，所以在每個城市留下的財富就不一樣。
二、中國採用的「生產法」相比於美國採用「支出法」，其優點在於更多地避免了重復計算，尤其更加關注社會產品價值的核算；而其缺點則是統計相對復雜，不夠全面，往往忽視對非生產性部門，例如教育、醫療、文化等服務業，包括金融業對於經濟的輔助貢獻。
從統計方法上，對於同一個國家「生產法」往往會比「支出法」得出的GDP數值要小。
如果說中國的GDP被誇大了，倒不如說數美國的GDP包含了太多的虛擬成分。例如，對於科研支出的經濟核算。在中國，普遍地採用了政府部門和公立大學的科研投入體系，這些部門盡管極有力的支撐著國家經濟體系的運轉和發展，但很難產生用於市場交換的實際產品。在中國的在經濟核算中，這些經濟只計算在政府支出中。

2. 經濟最優單目標遺傳優化演算法怎麼實現

我給你一個標准遺傳演算法程序供你參考：
該程序是遺傳演算法優化BP神經網路函數極值尋優：
%% 該代碼為基於神經網路遺傳演算法的系統極值尋優
%% 清空環境變數
clc
clear

%% 初始化遺傳演算法參數
%初始化參數
maxgen=100; %進化代數，即迭代次數
sizepop=20; %種群規模
pcross=[0.4]; %交叉概率選擇，0和1之間
pmutation=[0.2]; %變異概率選擇，0和1之間

lenchrom=[1 1]; %每個變數的字串長度，如果是浮點變數，則長度都為1
bound=[-5 5;-5 5]; %數據范圍

indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %將種群信息定義為一個結構體
avgfitness=[]; %每一代種群的平均適應度
bestfitness=[]; %每一代種群的最佳適應度
bestchrom=[]; %適應度最好的染色體

%% 初始化種群計算適應度值
% 初始化種群
for i=1:sizepop
%隨機產生一個種群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%計算適應度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色體的適應度
end
%找最好的染色體
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色體
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色體的平均適應度
% 記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
trace=[avgfitness bestfitness];

%% 迭代尋優
% 進化開始
for i=1:maxgen
i
% 選擇
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 變異
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);

% 計算適應度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解碼
indivials.fitness(j)=fun(x);
end

%找到最小和最大適應度的染色體及它們在種群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次進化中最好的染色體
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;

avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;

trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
end
%進化結束

%% 結果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('適應度曲線','fontsize',12);
xlabel('進化代數','fontsize',12);ylabel('適應度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('適應度 變數');
x=bestchrom;
% 窗口顯示
disp([bestfitness x]);

3. 那些經濟學家的天真夢想終於被演算法實現了嗎

前天，諾貝爾經濟學獎揭曉，獲獎者理查德·泰勒，研究的是人類種種理性和非理性的行為決策。

雖然經濟學時常強調「理性人假設」——假定經濟活動的主體理智而自私，但經濟學家這個群體本身，卻總是心懷一些天真的夢想。

例如，義大利經濟學家帕累托，一方面發現了殘酷的帕累托法則（二八定律）——80%的效益來自於20%的項目，80%的社會財富掌握在20%的人手裡。

北京市科委「首都藍天行動」環保儲備項目

企業在改進自身、滿足用戶的同時造福社會公益，恐怕最天真的經濟學家的夢想也不過如此。

多年以前，帕累托對理想社會的期待——改進，再改進，直到改無可改，正通過一次次具體的企業創新逐漸靠近。

而我們也不難發現，這每一個帕累托改進得以實現，都有一個出發點：就是利他。「要想實現夢想，必須從利他入手，利他是我們所有事業的起點，只有成就他人，才能成就自己，才能成就具有持久生命力的偉大企業」。