知识产权惩罚性赔偿倍数标准定量研究

我国知识产权惩罚性赔偿制度在司法实践中出现了惩罚性赔偿适用比例低、以法定赔偿代替惩罚性赔偿、惩罚性赔偿基数难以确定、惩罚性赔偿倍数主观化异象。计量法学的研究对象是具有数量变化关系的法律现象,计量法学是研究惩罚性赔偿倍数标准的有效因应。文章从3478份知识产权判决书中选取79件适用惩罚性赔偿的判决书进行计量分析。首先明确构成“恶意”和“情节严重”的9项因子,经数据采集、数学优化、异常案件排除、权重系数修正以及验证处理,计算得出惩罚性赔偿倍数的多元线性回归模型。根据该回归模型,惩罚性赔偿倍数与9个因子呈正相关,“侵权范围”“行为人采取措施掩盖侵权行为、毁灭侵权证据”“知识产权客体知名度”是影响惩罚性赔偿倍数最大的前三项因子。

基于碳排放权交易的船商最优减排策略

随着航运污染不断加重,减少船舶污染物排放成为航运长远发展的必然选择。本文综合考虑碳排放权交易机制中最有成效的三种减排策略,即船舶航行减速、泊位连接岸电和使用低表面能型防污减阻涂料,同时兼顾实施成本和减排效益,以船商年运营收入、燃油成本、减排策略成本、排放成本和综合成本最小化为目标,建立了混合整数非线性规划模型。然后,通过变量替换对模型进行转化,并分析相关凸性。最后,以船商阳明提供的跨太平洋航线为例,通过数值仿真试验获得了不同碳排放配额下船商的最优减排策略组合,并针对燃油价格与碳排放配额价格给出了灵敏度分析,以检验模型的实用效果。

内部薪酬差距对公司绩效影响理论综述

薪酬差距的大小对公司绩效到底会产生什么样的影响，到底是会促进公司绩效的提升，还是有碍于绩效提升，西方学者一直存在激烈的争论，并由此形成了两种基本观点：行为理论和锦标赛理论。

企业人才管理成熟度模型的构建

本文以某高新技术企业(以下简称N企业)为例,从人才管理成熟度研究的基本逻辑(完善的体系制度、充足的资源保障、高效的运行过程、有效的结果输出)出发,探讨了人才管理成熟度模型的构建要素,设计了人才管理成熟模型的指标体系,并对指标的权重设置、评价方式、工作改进等内容做了分析,最后对人才管理成熟度模型的应用提出了相关建议。

考虑硫排放控制区和碳税的班轮航速优化和燃料补给策略

本文结合我国当前的法规政策,考虑硫排放控制区(SECA)及碳税的班轮运输航速优化和燃料补给问题,建立了含0-1变量的混合整数非线性规划模型。其目标是将SECA内外的船舶运输固定成本、燃料补给成本、燃料库存成本、时间惩罚成本以及碳税等在内的总运营成本极小化。针对模型的结构特点,通过变量替换对模型进行简化,并利用LINGO11.0给出具体算例的数值结果以及对燃油价格和时间惩罚的灵敏度分析,验证了模型和求解方法的有效性。结果表明:随着燃料价格和时间约束的变化,燃料补给策略也会随之变化,当燃料价格上升或者时间约束加紧的时候,燃料补给成本、燃料库存成本、时间惩罚成本以及碳税都有一定的增加,进而增加总成本。

考虑ECA和碳税政策的班轮航线及货物分配优化

在排放控制区(简称ECA)和碳税政策的绿色航运背景下,为研究航速优化、航线配船和货物分配等问题,采用基于速度和船舶载重的燃料消耗函数,构建了班轮公司收益最大化的混合整数非线性模型。随后通过变量替换等方式,将该模型转换为含整数的凸优化问题,并以中国ECA为背景进行了数值仿真实验。结果表明,忽略船舶载重的燃料函数将得不到最优的运营方案,班轮公司除采取在ECA内低速航行,在ECA外适当加速的策略外,还能拒绝合理数量的货物以实现最大收益。此外,ECA内航距增加虽能有效降低硫排放,却增加了碳排放量和碳税成本。当低硫燃料价格增长至某临界值时,班轮公司应采用增加配船数的策略,在收益最大化的同时还能实现碳减排的效果。

考虑综合减排策略的班轮运输最优决策

如何降低成本达到排放要求是班轮运输商面临的重要问题。在硫排放控制区施行强制减排、减速区内减速以及港口使用岸电的综合减排策略下,同时兼顾班轮运输商的收入和航行期间的各种成本,建立了以班轮运输商利润最大化为目标的混合整数非线性规划模型。利用该模型可以确定满足基础需求的航线最优配船数和运量、各航段不同区域的航速以及遵守减速政策和岸电政策的船舶数量。通过变量替换,对模型的结构与性质进行了分析,以班轮运输商阳明的具体航线为例进行了数值仿真实验,并针对燃料价格和政府补贴等给出了若干建议。

多目标优化近似解的一些非线性标量化性质

【目的】提出多目标优化问题近似解的定义,并对它的性质进行讨论。【方法】利用一类广义切比雪夫范数标量化模型对多目标优化近似解进行研究。【结果】建立了多目标优化问题ε-弱有效解和ε-真有效解的一些非线性标量化结果。【结论】得到的主要结果推广了一些已有工作。

基于选择算子改进的多目标基因算法

【目的】为了提高多目标基因算法的有效性,获得更真实的Pareto前沿面。【方法】利用有效点定义减少计算复杂度,并基于分类Pareto前沿面的动态规划,定义了密度指数描绘前沿面上有效点的密集程度,使得被选点差异性更大且更靠近前沿面。【结果】在减少计算复杂度和增加被选点多样性这两方面改进了多目标基因算法。【结论】数值实验结果表明该方法是有效的。

向量优化中Gerstewitz非线性标量化函数的拟内部性质

【目的】研究Gerstewitz非线性标量化函数的性质对于刻画向量优化问题的解有重要意义。【方法】在序锥拟内部非空的条件下对Gerstewitz非线性标量化函数的性质进行了研究。【结果】给出了这类非线性标量化函数的一些新性质并建立了向量优化问题有效点的非线性标量化结果。【结论】指出这类非线性标量化函数在序锥的拓扑内部非空条件下的一些结果不能推广到拟内部情形。