Migration to Mars
Migration to Mars
术语备忘
1 | Population Zero：第一波迁移，称为人口零点，将包括10,000人。 |
✅ Task 1
建模收入，教育，社会公平的相关参数
最低工资和工资分配（收入）;
高效劳动力所需的技能; 获得这些技能所需的治理类型和基础设施（教育）;
产假和陪产假，负担得起的儿童保育，以确保人们能够留在劳动力队伍中（社会平等）。
🔹 评分+预测
衡量 收入，教育，社会公平
预测 三个因素的未来积极结果
考虑每个因素的目标是什么。i.e.目标是改善所有公民的生活质量或提高系统的产出量。
✨ 熵权法和变异系数
参考论文Team # 2218577
将三个优先因素的相关参数权重计算出来，画饼状图!
🔹 改变人口特征，评估影响
人口的主要特征，例如
- 人口统计
- 人口规模
- 工作条件
✨ 选择不同地区或国家
对指标的影响，对目标的影响
🔹 识别关键参数，创建度量标准
权重大的即为关键参数
❓ 什么是度量标准
界定范围
✅ Task 2
处理人口数据，模拟移民，合成数据集
🔹 分析和描述人口统计分布
例如性别，种族，年龄和教育水平
🔹 最优化系统
实现UTPOPIA 2100目标：
1 | 为22世纪创造最佳劳动力，为所有人提供最佳生活质量，并在未来100年内实现可持续发展愿景。 |
求解三个优先因素的分布
数据资源链接
人口普查数据2015 census
在MATLAB中提取数据的教程
✅ Task 3
建立模型，包含三个因素。定义未来10年成功社会的关键要素。
四连问：
参数之间的依赖性（❓ 相关性）
添加额外的限制条件（假设），以确保结果的稳定性
添加重新评估模型的时间条件，确保UTOPIA 2100目标
讨论影响模型可行性的因素，如经济，社会，文化和其他全球因素
🔹 最优化
确定最佳的最低工资和工资分配
最好的托儿和陪产假/产假策略
🔹 鼓励新想法+分析动机
✅ Task 4
扩大模型范围，容纳全球（整个社会），适应不同群体
🔹 子群+不同优先事项（新参数）+评估
- 非熟练劳动力
- 工作时间，残疾护理，儿童保育和最低工资
- 专业劳动力
- 休假，培训和育儿假
🔹 子群需求共同点（不同年龄，文化价值，性别，家庭）
首先是分析不同的需求、观点、成功标准，再分析他们的共同需求（收入，教育和平等）
🔹 添加新的约束来优化不同子群的需求
不降低整体情况，最优化子群的优先结果
✅ Task 5
未来100年逐步实施额外迁移
敏感性分析：各个迁移阶段；人口分布；抽样；
未来几年模型迭代
招聘和选拔流程（recruitment and selection）是否可持续
✅ Task 6
地球与行星发生碰撞，尽可能多的人迁移到火星
敏感性分析：大规模迁移
稳定性分析：迁移阶段如何改变
模型优势
✅ Task 7
政策建议
emoji解释
1 | ✅ 大点任务 |