时间保障

时间保障（精选3篇）

时间保障 篇1

摘要：为了更好地实现城市保障性住房的合理开发和建造的目标, 客观上需要对城市保障性住房建造进行规模、时间和区位上的优化。本文利用区位原理和最优化原理, 论述了城市保障性住房开发及建造的最优规模, 在此基础上提出了城市保障性住房开发的时间和区位优化模型, 并结合一个江西省某城市建造保障性住房的实例进行了研究。

关键词：保障性住房,区位原理,最优化原理,时间和区位优化

近年来, 随着市场经济的不断发展, 城镇居民的收入水平和生活质量整体上有了提升, 但是, 与此同时城镇居民的收入水平差距也在不断的扩大。在这种趋势下客观上造成了商品房价格居高不下, 然而中低收入者却连最基本的居住条件都难以保证。为了维持社会的和谐稳定, 政府有责任加大保障建设力度以解决中低收入者特别是住房困难的住房问题。然后, 保障性住房建设需要大量的土地、资金等资源的投入, 更牵涉到整个房地产业的发展, 过度的建设保障性住房既会加重财政负担, 更会使本已低迷的房地产业雪上加霜。因此, 如何根据现有的资源约束, 在兼顾保障民生和发展经济的目标基础上, 确定保障性住房建设的最优规模、最佳时机和最佳区位, 无疑是亟待破解的难题。

1 区位原理、最优化原理与保障性住房开发的最优规模

1. 1 区位原理

区位理论是指寻求人类活动空间上的法则和一般规律, 寻找人类发展产业及经济活动的最合理的地点, 即各种经济发展应当布置在什么位置上达到最好的效果。如果把保障性住房作为生产布局点的话, 区位论原理可以解释为政府选择何种区位进行投资建造才能达到理想的效果。

事实上, 在经济快速发展的今天对区域的选择和规划受到了越来越多的因素影响, 特别是保障性住房牵涉千家万户特别是普通百姓的切身利益, 在经济和社会、环境、心理、习惯等多重外部因素的影响下如何规划最佳的地点才能使目标最大化, 让普通百姓、房地产开发商和政府都满意, 无疑是保障性住房建设面临的首要问题。

1. 2 最优化原理

最优化原理是指不管其以前的初始状态如何, 其今后策略对以第一个决策所形成的状态作为初始状态的过程而言, 必须构成最优方案。也就是说, 一个最优方案的子方案, 不管是对它的最初态和最终态而言其最终结果也必需是最优的。满足最优化原理的问题具有最优子结构性质。最优化方法主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案, 为决策者寻求一个合理运用资源、人力和资金的最优化的方案, 发挥并提高系统的效益, 最终达到整个系统的最优目标, 这就是最优化方法的最终目标。

对于保障性住房建设而言, 政府在城市土地总量控制、财政资金约束的情况下需要确定最佳建设规模的问题。对于政府而言, 由于受土地经济总量、生产力空间布局、产业结构调整、房地产发展态势、居民生活居住习惯等的因素约束, 需要寻求最优的保障性住房建设规模。

2 城市保障性住房开发的时间和区位优化

城市保障性住房的开发和建造在一定程度上受到时间空间的约束和资源总量的约束。为了实现城市保障性住房的开发目标, 达到政府、房地产开发商和中低收入者三者的满意度最大, 客观上需要对城市保障性住房进行规模、时间和区位的优化。在开发和建造保障性住房的过程中, 不仅要合理地确定开发的规模, 又要统筹兼顾保障性住房开发的时序和区位, 最终实现保障性住房建设的最佳目标。

2. 1 城市保障性住房影响因素呈现多极化

根据统筹学的研究, 城市保障性住房的开发是一个统筹兼顾的复杂工程, 保障性住房的开发必将受到生产力空间布局、城市经济发展、城市规划、城市人口增长等因素的影响。随着城市经济社会的发展必将促进城市保障性住房的建造, 而城市保障性住房的建设又直接影响着城市经济社会的发展和稳定, 因此, 需要在众多因素影响下优化保障性住房的建设的规模、时序和区位。

2. 2 城市保障性住房开发的时间、区位优化的数学模型

由上可知, 城市保障性住房开发的最优规模在一定时段是相对固定值; 而城市在各个开发期的成本是变化的。如何在各个开发期各个开发区域内开发城市的保障性住房使得土地开发商、中低收入者及政府三者的满意度最高, 这时需要我们对规模和区位进行优化配置, 这里假设中低收入者的满意度为保障性住房的建造面积, 建造面积越大则满意度越大。本问题可以用数学语言描述如下:

将一定的城市发展阶段分为m个开发期, Fi, ( i = 1, 2, ……m) 。各个年度拟定的用于建造成商品房和保障性住房的建筑面积分别为fi, ( i = 1, 2, ……m) 。该城市有n个开发区域Ej, ( j = 1, 2, ……n) 。各个区域可供建造成商品房和保障性住房的建筑面积分别为ej, ( j = 1, 2, ……n) 。在第Fi开发期Ej开发区域内保障性住房的单方造价为b ij, 将这些数据汇总于保障性住房开发量平衡表和保障性住房单方造价表, 详见表1, 表2。

若用xij表示在第i开发期在开发区域j保障性住房安排的开发量, 则在前述条件下, 要求保障性住房的开发规模最大的开发方案, 可用下列数学模型表示:

其中yij表示开发期开发区域高收入者的人数, ( i = 1, 2, ……, m, j= 1, 2, ……, n) 。并用高收入者的人数和人均住房面积的乘积作为商品房的建造面积, 中低收入者中被保障的人数与人均住房面积的乘积作为保障性住房的建造面积。ej表示各个区域可供建筑面积 ( j = 1, 2, ……, n) , 且各个开发期在各个开发区域的保障性住房和商品房的建造面积不大于各个开发区可供建筑面积。fi表示各个年度拟定的建筑面积 ( i = 1, 2, ……, n) , 且所有开发区域的保障性住房和商品房的建造面积不大于在改年度拟定的建筑面积。pij表示开发期j开发区中低收入者的人数, 且各个开发期各个开发区建造保障性住房的面积与建造商品房建造面积的比值不大于中低收入者与高收入者的比值, 即为上限值。bij表示开发期j开发区建造保障性住房的单方造价, 表示所有开发期内政府对保障性住房的投资金额, 且用于建造保障性住房的成本不大于政府投资的资金。

2. 3 优化模型的求解———单纯形法

以上所述城市保障性住房开发的优化模型, 是指开发时期和开发区域两个方面进行考虑的, 为使得城市保障性住房建造面积最优化这一目的, 可以利用单纯形法对该问题进行分析并得出最后的优化结果。纯形法是一种迭代算法, 其基本原理及主要步骤是:

( 1) 首先设法在开发量平衡表上找到一个初始基可行解, 然后再根据最优性理论判断这个基可行解是否属于最优解。若是最优解, 则输出结果, 计算停止。 ( 2) 上一个基不是最优解, 设法由当前的基可行解中产生出一个目标值更优的新的基可行解, 再利用最优性理论重新对该可行解进行判断, 看其是否属于最优解, 若是最优解则输出结果, 计算停止, 若不是则形成一个迭代算法。 ( 3) 重复进行 ( 1) 、 ( 2) 两步直到该迭代算法中能找到最优解为止。 ( 4) 所有基的可行解都是有限的, 每一次迭代的结果都会有所改进即愈来愈接近最优解, 因而该算法的迭代步数可在有限步内终止。如果原问题确有最优解, 必可在有限步内达到; 若原问题无最优解, 也可根据最优性理论及时发现, 停止计算。

3 实例研究

根据江西省某城市建筑住房开发规划: 2015 年至2019 年在市区拟定的房屋建筑面积分别为2015 年拟开发量260 万平方米、2016 年拟开发量310 万平方米、2017 年拟开发量350 万平方米、2018 年拟开发量410 万平方米、2019 年拟开发量460 万平方米, 该市共分为水南新区、水东片区、水西片区、沙河新区、黄金开发区这五个区域, 这些区域可供开发的面积分别为68 万平方米、92 万平方米、93 万平方米、82 万平方米、115 万平方米。该城市用于建造保障性住房的资金为45 亿元, 为了得到未来五年各区域的保障性住房的总规模最大, 我们还需调查并通过前十年各个区域的高收入者和中低收入者的人数 ( 具体数据见表3、表4) 并利用灰色预测方法预测未来五年高收入者和中低收入者的人数, 再根据前十年保障性住房的单方造价 ( 具体数据见表5) 预测未来五年各个区域保障性住房的单方造价。最后根据该问题的模型并利用单纯形法求出建造保障性住房的最优解 ( 具体数据见表6) 。

通过表3、表4、表5 的数据并利用灰色预测的方法预测出2015 年至2019 年各个区域保障性住房的中低收入者和高收入者, 见表6 表7表8。

运用单纯形法并通过上述数据对保障性住房的规模总计划进行时间、区域优化优化配置的结果见表9。

表9 所示开发量配置方案即为保性住房开发时间、区位优化的一种结果。实际上优方案有多种该方案各个区域在各个开发期保障性住房保障性住房的总面积为:

11 + 22. 4 + 14. 8 + 13. 2 + 6. 4 + 8. 4 + 22. 4 + 13 + 14. 6 + 5. 5 + 14. 2+ 22. 6 + 14. 2 + 11 + 11. 2 + 12. 6 + 14. 8 + 14. 6 + 16. 2 + 9. 4 + 18. 6 +23. 1 + 18. 4 + 21. 8 + 12. 6 = 367 万平方米

4 结语

本文从区域原理及最优化原理出发, 确定了城市建造保障性住房最优规模, 并提出了城市保障性住房开发的时间和区位优化模型, 给出了简单实用的数学计算方法, 在此基础上结合一个城市开发保障性住房的实例进行了应用及研究, 应用研究表明了该模型的普遍性、实用性和可靠性。

参考文献

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[2]郭玉华, 邹坦.城市土地开发的规模、时间和区位优化[J].南方冶金学院学报, 2005 (1) :47-51.

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[4]万仲平.优化理论与方法[M].武汉:武汉大学出版社, 2004.

[5]陈立文, 张涛, 刘广平.我国保障性住房供给预测研究[J].建筑经济, 2015 (8) :57-60.

时间保障 篇2

企业不缴纳残疾人保障金会有什么样的后果？

一、保障金是为保障残疾人权益，由未按规定安排残疾人就业的机关、团体、企业、事业单位和民办非企业单位（以下简称用人单位）缴纳的资金。

二、已安排残疾人就业的用人单位应于8月1日至9月15日，向主管地方税务机关所在地的残疾人就业服务机构申报上年本单位安排的残疾人就业人数，并由该机构进行审核。未在规定时间内申报的，视为未安排残疾人就业。

三、保障金一般按月缴纳。用人单位应按规定时限向保障金征收机关申报缴纳保障金。在申报时，应提供本单位在职职工人数、实际安排残疾人就业人数、在职职工年平均工资等信息，并保证信息的真实性和完整性。

四、保障金由用人单位所在地的地方税务局负责征收。没有分设地方税务局的地方，由国家税务局负责征收。有关省、自治区、直辖市对保障金征收机关另有规定的，按其规定执行。

五、保障金的征收、使用和管理接受财政部门的监督检查和审计机关的审计监督。

六、保障金征收机关定期对用人单位进行检查。发现用人单位申报不实、少缴纳保障金的，征收机关会催报并追缴保障金。

当企业需要缴纳残保金时一定要注意申报时间，金企康与中国残联等机构合作，积极响应国家号召，为国内大中型企业提供一站式、零成本残保金减免方案，提高残疾人就业率的同时解决企业雇佣残疾人的难题，降低企业用工风险，助力企业健康发展。

时间保障 篇3

舰载机航空保障作业时间,不仅关系着舰载机的航空保障效率,同时制约着舰载机出动架次率。在我国近年来的舰载机航空保障作业时间保障研究中,大多数研究都从保障活动的分支角度出发,以建立不同的活动描述模型,进行相关研究。此外,还有通过近似指数分布、艾分布进行相关舰载机航空保障作业时间的研究,这些研究没有针对保障活动间的逻辑关系进行描述,所以通过这些研究得出的分布结果运用的范围较广,不能有效保障舰载机航空保障作业时间。在这些研究中,其对航母环境下的研究较少,难以满足我国对舰载机航空保障作业时间的相关研究需求,我国当下迫切需要对舰载机航空保障活动逻辑关系与时间的不确定性进行相关研究。

2 舰载机航空保障流程随机网络模型

2.1 舰载机航空保障流程

为保证舰载机的出动架次,我国舰载机往往会对航空保障时间进行较强的约束,本文以F/A-18C舰载机为例。在F/A-18C舰载机顺利完成任务降落后,其需要滑行至武器卸载区域卸载自身武器,而如果F/A-18C舰载机出现故障或受损时,就需要进行相关修理,没有出现问题时,则需要进行相关检查。在具体的F/A-18C舰载机检查过程中,相关检查人员需确定F/A-18C舰载机是否需要轮胎或充氮气。在完成相关修理与检查工作后,就可以继续进行F/A-18C舰载机的保养工作。在具体的F/A-18C舰载机保养中,除加油挂弹的保养外,其他保养可以合并进行,而在完成保养后,就可以进行引线的安装,并进行最后的武器安检。

2.2 基于随机网路的保障流程建模

为了进行随机网络保障流程的建模,对相关建模流程进行分析与假设。

2.2.1 扇出节点表示

在具体的舰载机航空保障流程中,不确定逻辑关系主要发生在舰载机降落后的故障维修、检测与保养之中。由于舰载机在具体的维修前需要对自身携带的武器进行卸载,所以将发生故障的不确定逻辑关系在武器卸载后用概率扇出节点表示。而对于发生维修时的相关关系同样用概率扇出节点表示,对于其他活动关系则使用肯定型扇出节点表示。

2.2.2 流程网络回路

上文中提到了舰载机航空保障的作业流程,所以有必要了解舰载机航空保障作业的重复活动的特点,也因为这一原因,流程网络中产生了回路。

2.2.3 并行工作简化

在舰载机故障维修、检查与保养中,充氮、换胎、移除引信等工作是同时展开的,所以在随机网络的保障流程建模中,可以将其简化成一个节点。

通过上述一系列分析,构建出基于随机网络的保障流程建模,具体随机网络的保障流程建模如图1所示。

3 模型求解

在随机网络的保障流程建模的回路问题解决中,GERT方法是最为有效的一种问题解决方法,在具体的GERT问题解决方法使用中,可以通过矩母函数性质获知矩母函数ME(s)的n阶导数在s=0点处的值等于时间t的n次方的期望值。由于每一活动都由2个参数构成,可以运用梅森公式简化航空保障作业的GERT网络等价传递函数,而在这一模型求解的具体计算中,需要依照以下算法步骤进行具体计算。

3.1 随机网络模型构造

在随机网络的保障流程模型的求解中,首先要根据舰载机航空保障作业流程,进行随机网络的保障流程模型的构造。

3.2 参数与概率分布收集

在随机网络的保障流程模型求解中,要对随机网络的保障流程模型中的各项参数、节点活动的执行效率以及活动时间进行具体收集,以支持随机网络保障流程模型的具体求解。

3.3 线路与回路分析

在随机网络的保障流程模型求解中,要对随机网络的保障流程模型中的随机网络参数传递线路与回路进行具体分析,以确定航空保障作业GERT网络是否等价传递。

3.4 计算等价传递时间期望值

在随机网络的保障流程模型的求解中,要根据等价传递函数WE(s)对航空保障作业持续时间进行具体计算,并最终得出随机网络等价传递时间的期望值E(t)。

3.5 案例应用分析

为保证上文中构建的随机网络保障流程模型及其求解方法的正确性,笔者结合美军某次高强度演戏作业节奏“1+45”下F/A-18舰载机统计数据进行具体研究,在具体研究中得到了以下研究结果。

在F/A-18舰载机的作业中,其任务结束后的故障率为18%,在这18%中,有8%进入了中继级维修,有10%进入了船员级维修。根据得到的具体数据进行计算,就可以得出舰载机航空保障作业时间的均值为1.1481 h。

4 结论

上文对舰载机航空保障作业时间保障的相关研究、舰载机航空保障流程随机网络模型、案例应用分析等进行了具体论述,以下笔者将结合自身实际经验与理论知识,对相关舰载机航空保障作业时间进行后续讨论,希望能以此推动我国载机航空保障活动逻辑关系和时间的不确定性问题的相关研究发展。

4.1 算法适用性分析

经过计算,得了美军某次高强度演戏作业节奏“1+45”下F/A-18舰载机航空保障时间为1.1481 h,这一数据在官方规定的允许误差范围之内,说明经过舰载机航空保障流程随机网络模型的构建与求解流程经过了实践检验,有效说明了该算法的正确与有效性。但也需要正视这一结果相较于准确结果偏大的现状,而这一状况的出现则是由于在计算中选择的是作业时间较大者而造成的。

4.2 保障流程时间影响分析

上文对美军某次高强度演戏作业节奏“1+45”下F/A-18舰载机的故障率进行了相关灵敏度分析,发现在F/A-18舰载机的起飞前检查中,相关检查得出的故障概率对F/A-18舰载机故障作业时间有着极为明显的影响效果,值得我军相关人员予以重视。图2为F/A-18舰载机作业发生概率变化下的作业时间影响示意图。

4.3 保障决策建议

舰载机航空保障作业时间,不仅关系着舰载机的航空保障效率,同时制约着舰载机出动架次率,所以为了保证我国舰载机的正常作业,保证我军战斗力,我军就必须保证在航母上按照规定时间完成航空保障,笔者结合自身实际经验与相关知识储备,提出以下保障舰载机保障作业时间的建议,希望能此提高我军战斗力。

4.3.1 提高舰载机本身可靠程度

在航空母舰中,舰载机十分重要,为保证我国舰载机航空保障时间充裕,除了相关舰载机的起飞检查外,我国还可以通过加大力度对航空母舰用舰载机的研究力度的方式,提高相关航空母舰用舰载机本身的可靠程度,以减少航空母舰舰载机故障的发生频率,并缩短舰载机故障后的维修时间,最终实现保障航空母舰舰载机航空作业时间的作用。

4.3.2 增加备用舰载机

除了提高舰载机本身的可靠程度、严格进行舰载机的起飞检查外,我军还可以通过增加航空母舰中的备用舰载机的方式,保障我军舰航空母舰中载机的航空作业时间。具体来说,由于航空母舰舰载机在起飞前出现的故障切实影响着其自身的航空保障时间,所以在航空母舰需要舰载机进行作战任务完成时,一旦航空母舰中的相关舰载机出现问题,对其进行相关维修与故障排除往往需要较长的时间,这时相关航空母舰就可以及时、过短采用备用舰载机进行相关作战任务执行,以保证舰载机的航空保障时间。

5 结语

本文就图书评审技术的舰载机航空保障时间进行相关分析研究,详细论述舰载机航空保障流程、随机网路的保障流程建模、随机网路的保障流程建模求解、随机网路的保障流程建模求解的实际案例分析,以及关于舰载机航空保障时间的相关讨论,希望这些信息能够推动我军航空母舰舰载机战斗力的增长。

摘要：为解决舰载机航空保障活动逻辑关系和时间的不确定性问题,本文就图书评审技术的舰载机航空保障时间进行相关分析研究,建立了一种基于随机网路的保障流程模型,希望能解决我国载机航空保障活动逻辑关系和时间的不确定性问题。

关键词：图示评审技术,舰载机,航空保障时间

参考文献

[1]冯强,曾声般,康锐.基于MAS的舰载机动态调度模型[J].航空学报,2009(11).

[2]马登武,郭小威,邓力.基于改进蚁群算法的舰载机弹药调度[J].系统仿真学报,2012(6).

[3]魏昌全,陈春良,王保乳.基于出动方式的舰载机航空保障调度模型[J].海军航空工程学院学报,2012(1).