经济算法化

1. 中国GDP与美国GDP的计算方法有什么不同

中国主要采用的是“生产法”，即分别计算各国民经济部门的产出总额，再对应地扣除各部门的中间消耗，最后汇总所有部门产出增加值的办法。这种算法是由之前苏联所采用的MPS（物质产品核算体系结合），西方采用的SNA（国民经济帐户体系发展而来）。
美国和西方主要经济体则主要采用“支出法”来核算GDP，即整个社会购买最终产品的总支出，包括个人消费、个人国内投资、政府购买和净出口等四大类统计项目，再减去产品和劳务进口的差额来计算GDP总量。
中美两国分别采用着不同的GDP核算方法，如果按同一种核算方法，中国的GDP总量与美国的差距将大大拉近。
拓展资料：
一、GDP（国内生产总值）指的是一定时期内（一个季度或一年），一个国家（或地区）所有经济活动中所生产出之全部最终成果（产品和劳务）的市场价值。[1]常被认为是衡量国家(或地区)经济状况和发展水平的重要指标。GDP 是国民经济核算的综合性核心指标，也是衡量一个国家的总体经济状况重要指标，但不适合衡量一个地区或城市的经济状况，因为每个城市的生产总值上缴上级或国家的量都不同，所以在每个城市留下的财富就不一样。
二、中国采用的“生产法”相比于美国采用“支出法”，其优点在于更多地避免了重复计算，尤其更加关注社会产品价值的核算；而其缺点则是统计相对复杂，不够全面，往往忽视对非生产性部门，例如教育、医疗、文化等服务业，包括金融业对于经济的辅助贡献。
从统计方法上，对于同一个国家“生产法”往往会比“支出法”得出的GDP数值要小。
如果说中国的GDP被夸大了，倒不如说数美国的GDP包含了太多的虚拟成分。例如，对于科研支出的经济核算。在中国，普遍地采用了政府部门和公立大学的科研投入体系，这些部门尽管极有力的支撑着国家经济体系的运转和发展，但很难产生用于市场交换的实际产品。在中国的在经济核算中，这些经济只计算在政府支出中。

2. 经济最优单目标遗传优化算法怎么实现

我给你一个标准遗传算法程序供你参考：
该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：
%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
%% 清空环境变量
clc
clear

%% 初始化遗传算法参数
%初始化参数
maxgen=100; %进化代数，即迭代次数
sizepop=20; %种群规模
pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间

lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围

indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体

%% 初始化种群计算适应度值
% 初始化种群
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%计算适应度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness];

%% 迭代寻优
% 进化开始
for i=1:maxgen
i
% 选择
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 变异
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);

% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解码
indivials.fitness(j)=fun(x);
end

%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
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]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%进化结束

%% 结果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('适应度曲线','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('适应度 变量');
x=bestchrom;
% 窗口显示
disp([bestfitness x]);

3. 那些经济学家的天真梦想终于被算法实现了吗

前天，诺贝尔经济学奖揭晓，获奖者理乍得·泰勒，研究的是人类种种理性和非理性的行为决策。

虽然经济学时常强调“理性人假设”——假定经济活动的主体理智而自私，但经济学家这个群体本身，却总是心怀一些天真的梦想。

例如，意大利经济学家帕累托，一方面发现了残酷的帕累托法则（二八定律）——80%的效益来自于20%的项目，80%的社会财富掌握在20%的人手里。

北京市科委“首都蓝天行动”环保储备项目

企业在改进自身、满足用户的同时造福社会公益，恐怕最天真的经济学家的梦想也不过如此。

多年以前，帕累托对理想社会的期待——改进，再改进，直到改无可改，正通过一次次具体的企业创新逐渐靠近。

而我们也不难发现，这每一个帕累托改进得以实现，都有一个出发点：就是利他。“要想实现梦想，必须从利他入手，利他是我们所有事业的起点，只有成就他人，才能成就自己，才能成就具有持久生命力的伟大企业”。