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自由企业如何分配资源？
美国经济政府在美国的资本主义经济中起着重要但有限的作用。这就是为什么国家的经济体系被称为修改后的自由企业经济。联邦，州和地方政府参与经济。政府以税收的形式从家庭和企业那里获得金钱。它使用这笔钱来在产品市场上购买产品，并在因素市场上购买资源，尤其是劳动力。它还为家庭和企业提供商品和服务。
英国警务资源分配流程
这项工作发现的主要问题涉及能力、能力和缺乏数据。资源分配是需求驱动的，反映了当地的问题和优先事项，但包括有限的水平扫描和有限的长期规划。我们发现了在预防和未来需求管理方面做得很好的证据，但紧缩政策往往通过迫使人们关注当前的被动工作而掩盖了这一点。需求分析在部队中已经很普遍，但只有一些部队能够有效地识别隐藏的需求。需求、成本、收益和资源分配之间的联系被认为是“萌芽状态”，对需求和优先事项的评估在地方、区域和国家视角之间可能存在很大差异。然而，需求分析需要基于准确的数据，我们指的是尽可能反映需求的真实潜在状况并且不受利益相关方操纵的数据。
基于匹配博弈的资源分配策略
摘要 ：随着卫星通信技术的发展，传统的资源分配策略难以满足资源利用效率的要求，为解决多用户场景下多层卫星网络的资源分配优化问题，提出一种基于多对多匹配博弈的资源分配方案。
不同经济体系中的资源分配和
混合经济无疑是全球经济中经济组织的特征形式。顾名思义，它在资源分配过程中涉及私营部门和公共部门。因此，对最重要的经济问题的决定涉及某种形式的计划（由私人企业和公共企业）以及通过市场机制之间的政府，企业和劳动力之间的互动。
使用分配优化资源利用...
最佳资源利用是工业运营活动中的关键衡量参数，例如将众多工人分配给机器。分配问题（AP）是经典的线性方法学模型之一，该模型被归类为通过匈牙利算法实现的线性编程中一种特殊的运输问题形式。案件公司和其他相关的利益相关者仍面临挑战和困难，在其工业运营活动中做出事实决策，在资源分配，调度和监视其作品进度方面具有特殊性。前学者试图促进这些技巧。但是，仍然存在差距，尤其是将分配算法的这些角色与实际情况联系起来的差距。本文提出了匈牙利算法方法的程序，必要性和目的。本文旨在分析作业活动。确定了参数后，通过添加足够的想象工人或机器，将实际情况的不平衡矩阵转换为平衡（方形矩阵）。通过该算法，每单位的最佳成本表示为18，并且从作业中获得的优化利润为100。采用调查结果和部署的方法，该文章转发了建议清单，以确保公司的长期竞争力。
通过数据优化医疗保健资源分配 -
1 Independent Researcher, Port Harcourt, Nigeria 2 Mediclinic Hospital Pietermaritzburg, South Africa _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Queen-Mary Akudo Ebugosi Corresponding Author Email: equeenmary594@gmail.com Article Received: 14-02-24 Accepted: 03-05-24 Published: 25-06-24许可详细信息：作者保留了本文的权利。本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
分布式工厂调度中的资源分配
cmu.edu › sycara_katia_1991_1 PDF 作者：KP Sycara · 被引用次数：172 — 作者：KP Sycara · 被引用次数：172 Distributed scheduling is a process carried out by a group ... by grants from McDonnell Aircraft Company and Digital Equipment. Corporation.
序数分类问题中的资源分配
在各种现实世界情景中，需要有限资源分配的序数分类任务很普遍。示例包括在医疗资源分配的背景下评估疾病严重程度，并将机器质量分类为在容量限制内安排维持治疗的好，中或坏。我们为方案提出了一个综合的分析框架，除了包括顺序分类问题外，由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。该框架使用训练有素的序列分类器生成的概率矩阵作为具有最小错误分类成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。我们将资源分配问题的制定与样本的配方与运输问题说明了等效，从而实现了我们解决方案的已建立运输启发式方法。为了证明框架的有效性和适用性，我们将其应用于表格数据和图像数据集中。所提出的框架的性能明显优于使用非字体分类器的替代常见方法，基于序的决策树模型的平均成本降低了1％，而有序神经网络的平均成本降低了4.4％。我们的结果表明，所提出的框架可以为序数分类问题提供有效的限量资源分配。我们的代码可从https://github.com/liorrabkin/hybrid- cost-Sentimentimization获得。