多党合作理论

摘要： 《黑龙江省社会主义学院学报》是以刊登统一战线理论及相关人文社会科学理论成果为主要内容的社会科学综合性学术理论期刊,设有中国特色社会主义理论、多党合作理论与实践、统战理论与实践、参政党建设、人民政协、民族与宗教、中华文化、经济研究、法律研究、历史研究、理论探讨、社院建设、观察与思考等栏目。本刊竭诚欢迎广大读者惠赐稿件。来稿要求主题突出、观点明确、论证严密、数据准确、文法规范。来稿应依次包括:题名、作者及工作单位、邮政编码、中英文摘要、关键词、正文、参考文献,并请作者注明联系电话、电子邮箱等。

摘要： 中共十八大以来,以习近平同志为核心的中共中央大力推进多党合作理论、政策和实践创新,加强对多党合作事业的全面领导,推进多党合作制度建设,召开中央统一战线工作会议、中央政协工作会议,明确提出中国共产党领导的多党合作和政治协商制度是新型政党制度,是国家治理体系的重要组成部分,是对人类政治文明的重大贡献,推动多党合作事业发展进入新阶段。

摘要： 《山东省社会主义学院学报》是中共山东省委统战部主管,山东省社会主义学院主办,以刊登统一战线理论与实践及相关人文社会科学理论研究成果为主要内容的综合性社会科学理论期刊。本刊为双月刊,逢双月底出版。本刊突出政治性、学术性、统战性和实践性的办刊特色,致力于宣传党的路线、方针、政策,推动统一战线理论研究,促进统一战线事业繁荣发展。本刊主要开设习近平新时代中国特色社会主义思想、学习贯彻十九届五中全会精神、中国智慧、多党合作理论与实践、统战理论与实践、齐鲁文化、“共识教育”教学案例研究、社院建设、国家治理、观察与思考等栏目,竭诚欢迎广大读者惠赐稿件。

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摘要： 2021年11月4日,由湖北省委统战部主办,省社会主义学院、民盟湖北省委会协办的中国共产党建党100周年多党合作理论研讨会暨参政党建设论坛在武汉召开,论坛主题为“中共百年华诞与中国共产党领导的多党合作”。省委常委、统战部部长尔肯江·吐拉洪出席论坛并讲话。王红玲、杨云彦、郭跃进、周洪宇、杨玉华、张柏青、江利平等民主党派省委会领导参加论坛并作主旨发言。

摘要： 民主党派是人民政协的重要组成界别,党派成员委员数量在政协组织中占有较大比例。因此,民主党派提升政协协商效能是新时代的必然要求。加强教育引导,夯实后备力量。深入学习习近平总书记关于加强和改进人民政协工作的重要思想,强化政治情感、政治认知和政治自觉,强化对政党制度、多党合作理论、统一战线政策的认同感,强化党派成员的协商参政意识,担负起政治责任和社会责任。把具有专业专长、广泛代表性和较强参政议政能力的人士作为民主党派的后备力量。

摘要： 党的十八大以来,习近平总书记在深刻总结新中国成立以来特别是改革开放以来多党合作制度发展成果的基础上,立足国情,放眼世界,以政治家的战略眼光,不仅提出了"新型政党制度"这个科学论断,而且基于对多党合作制度产生、发展、完善历史实践的客观分析,在政党制度模式、政党之间关系、政党制度评价等方面,提出了一系列新思想新论断,深刻回答了新时代如何认识和把握多党合作制度、怎样坚持好发展好完善好多党合作制度等重大问题,开辟了多党合作理论与实践的新境界,彰显了中国共产党人执政的道路自信、理论自信、制度自信和文化自信,同时也为解决当今世界其他类型政党制度所面临的难题和困境贡献了中国智慧,提供了中国方案,进一步增强了多党合作制度话语权的国际影响力.

摘要： 《山东省社会主义学院学报》是中共山东省委统战部主管,山东省社会主义学院主办,以刊登统一战线理论与实践及相关人文社会科学理论研究成果为主要内容的综合性社会科学理论期刊。本刊为双月刊,逢双月底出版。本刊突出政治性、学术性、统战性和实践性的办刊特色,致力于宣传党的路线、方针、政策,推动统一战线理论研究,促进统一战线事业繁荣发展。本刊主要开设习近平新时代中国特色社会主义思想、学习贯彻十九届四中全会精神、中国智慧、多党合作理论与实践、统战理论与实践、齐鲁文化、“共识教育”教学案例研究、社院建设、国家治理、观察与思考等栏目,竭诚欢迎广大读者惠赐稿件。

摘要： 本发明公开了一种超密集组网下基于双层非合作博弈理论的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：设定各SBS和MUE的功率初始分配值，依据预先设定好的定价因子，同时根据各自的博弈收益函数进行博弈，选择各自的博弈策略，也即功率分配策略，直到达到均衡值；设定各SUE的功率初始分配值，在SBS得到各自博弈的均衡值后，依据设定的定价因子和博弈收益函数进行功率博弈，直到达到均衡值。本发明能够协调各个网络间的功率分配，在控制各层干扰的同时，也能有效地通过博弈求得最优的功率分配集合。

摘要： 本发明提供一种基于表示学习和竞争理论的学者推荐及合作预测方法，属于计算机软件领域。用庞大的学术网络来满足推荐的需求，通过表示学习技术对作者发表的论文以及学者间的网络关系进行分析，借助竞争理论解决时间冲突以获得推荐结果并进行合作预测。该方法从微软数据集获取有效数据并进行预处理，构建动态的基于论文内容的学者个性相似度计算模型，构建基于合作网络的学者环境相似度计算模型，构建竞争理论的处理模型，利用预处理的数据集对以上模型进行训练，根据训练获得的个性相似度产生初步的推荐列表，利用环境相似度削弱过于相似的源学者和目标学者，同时利用竞争理论的处理模型消除时间冲突，从而实现有效学者推荐和下一次合作对象预测。

摘要： 本发明公开了一种基于锚定效应理论提高车联网中车辆合作率的方法，根据车联网高移动性等特点，考虑到人在初次和再次面对类似选择时的心理变化情况,利用锚定效应和联盟形成博弈，提出了一种车联网中新的激励机制—ADMVN(Alliance formation games based on dual‑process model in vehicle network)，该机制对初次参加用户与多次参加用户采用不同的激励机制：对于初次参加的用户,通过设置实验者锚A来影响用户的自发锚SGA；对于多次参与任务的用户，用户根据在上一轮中的合作或不合作的情况，在新的一轮中通过合作锚定因子α或不合作锚定因子β来调整用户的自发锚，以此激励用户参与联盟，促进用户间的合作。提高了车联网中车辆参与通信的比例，从而进一步提高了车联网网络传输的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于合作博弈理论的互联电网频率偏差系数设定方法，其特征是，包括：互联电网自动发电控制运行的过程中采用TBC控制模式；根据频率偏差大小把运行状态分为不同等级，不同等级下各控制区的B系数设定方式不同；在联合调频区时，根据合作博弈的Shapley和核仁模型周期地改变各控制区的B系数，把各控制区的收益优化调整到合作博弈的收益分配点。本发明实现各控制区收益的优化分配。

摘要： 本发明涉及一种基于纳什谈判理论的多主体合作博弈方法，属于电力市场技术领域。该方法包括基于需求响应的高载能电解铝负荷建模、分布式发电商建模、电网建模、搭建合作博弈模型、模型线性化与求解几大步骤。通过该方法可提升发电商收益，降低电解铝用能成本，并能缓解上级电网的输运压力。将本发明方法应用于不同省份中，校验了其普适性，具有良好的应用前景。

摘要： 一种基于超网络理论的联合作战体系建模方法，联合作战体系中的物理实体与模型的映射关系，按照联合作战中行动实体的角色分工，构建体系节点，设计不同类型的信息流，建立作战环，按照联合作战体系的对建模不同层次、不同粒度的需求，建立粗粒度和细粒度的联合作战体系模型，包括侦察情报体系模型、指挥控制体系模型、火力打击体系模型、支援保障体系模型，并结合作战任务、时间序列和组织结构变换规则，构建联合作战体系动态模型。本发明充分考虑了联合作战体系中的物理实体与模型的映射关系，突出了联合作战体系中的网络特点和信息特点，解决了联合作战体系的静态和动态体系建模问题。

摘要： 本发明提供一种基于表示学习和竞争理论的学者推荐及合作预测方法，属于计算机软件领域。用庞大的学术网络来满足推荐的需求，通过表示学习技术对作者发表的论文以及学者间的网络关系进行分析，借助竞争理论解决时间冲突以获得推荐结果并进行合作预测。该方法从微软数据集获取有效数据并进行预处理，构建动态的基于论文内容的学者个性相似度计算模型，构建基于合作网络的学者环境相似度计算模型，构建竞争理论的处理模型，利用预处理的数据集对以上模型进行训练，根据训练获得的个性相似度产生初步的推荐列表，利用环境相似度削弱过于相似的源学者和目标学者，同时利用竞争理论的处理模型消除时间冲突，从而实现有效学者推荐和下一次合作对象预测。

摘要： 本发明公开了一种基于锚定效应理论提高车联网中车辆合作率的方法，根据车联网高移动性等特点，考虑到人在初次和再次面对类似选择时的心理变化情况,利用锚定效应和联盟形成博弈，提出了一种车联网中新的激励机制—ADMVN(Alliance formation games based on dual‑process model in vehicle network)，该机制对初次参加用户与多次参加用户采用不同的激励机制：对于初次参加的用户,通过设置实验者锚A来影响用户的自发锚SGA；对于多次参与任务的用户，用户根据在上一轮中的合作或不合作的情况，在新的一轮中通过合作锚定因子α或不合作锚定因子β来调整用户的自发锚，以此激励用户参与联盟，促进用户间的合作。提高了车联网中车辆参与通信的比例，从而进一步提高了车联网网络传输的性能。

摘要： 本发明提供了一种基于心理账户理论提高群智感知系统合作率的方法。首先，将群智感知系统中的任务分成高难度比任务集合和低难度比任务集合；其次，计算群智感知系统中用户完成这两种任务集合获得的平台激励的平均值；再次，根据心理账户的参照依赖特性计算用户选择平台任务的需求参考值；从次，计算得到用户选择每个任务的需求标准值并计算用户所选全部任务的总需求标准值；接着，在平台预算允许范围内选出优胜用户实践感知任务；最后，根据心理账户的损失规避特性计算用户完成任务的质量水平并给予用户真实需求值。本发明在一定程度上，降低了用户完成任务的需求值，提高了参与感知任务的用户数，从而进一步提高了感知平台的性能。

摘要： 本发明公开了一种超密集组网下基于双层非合作博弈理论的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：设定各SBS和MUE的功率初始分配值，依据预先设定好的定价因子，同时根据各自的博弈收益函数进行博弈，选择各自的博弈策略，也即功率分配策略，直到达到均衡值；设定各SUE的功率初始分配值，在SBS得到各自博弈的均衡值后，依据设定的定价因子和博弈收益函数进行功率博弈，直到达到均衡值。本发明能够协调各个网络间的功率分配，在控制各层干扰的同时，也能有效地通过博弈求得最优的功率分配集合。