强行夺取被行政机关扣押的本人财产之性质--《人民司法》2010年22期
强行夺取被行政机关扣押的本人财产之性质
【摘要】：正 【裁判要旨】行政机关合法扣押他人财产所形成的占有权,来源于他人对扣押财产的所有权这一本权。拟制公共财产权不能对抗财产所有权。在财产所有人非法夺回被扣财产而判断其是否具有非法占有之目的时,必须考察其是否有后续索赔行为或默认获赔行为,否则,不能以财产犯罪认定之。而应考察手段行为是否具有暴力性,并参照非法处置查封、扣押、冻结的财产罪的立法精神,把握行为对行政管理秩序的侵犯这一客体实质,以妨害公务罪定罪为宜。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：D924.3【正文快照】：
【裁判要旨】行政机关合法扣钾他人财产所形成的占有权,来源于他人对扣钾财产的所有权这一本权。拟制公共财产权不能对抗财产所有权。在财产所有人非法夺回被扣财产而判断其是否具有非法占有之目的时,必须考察其是否有后续索赔行为或默认获赔行为,否则,不能以财产犯罪认定之
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Integration of a Site Selection Model with the Multi-Agent System and the Ant Colony Algorithm and Its Application to Changsha多智能体与蚁群算法结合选址模型：长沙市生态用地选址
,,,,胡海龙,,,
Keywords: ,,,,Changsha生态安全格局,,,,
Rapid urbanization significantly impacts the quality of the urban environment. In order to alleviate the urban environment pressure, urban ecological land should be reasonably allocated. In particular, the spatial layout of the urban ecological land should be optimized, which can provide a new method for planning decision-making. Traditional methods do not consider the influence
therefore results of spatial layout of urban ecological land seem to be far from satisfactory and feasible. This paper focuses on a site selection model integrating the multi-agent system and the ant colony algorithm from the point view of ecological security and urban sustainable development. Application of the multi-agent system in the layout of ecological land and the method of integrating the multi-agent system with the ant colony algorithm were first carried out in this model, in which urban ecological land was reasonably selected by jointly taking the influence of governmental policies into account and coordinating the relationship between urban economical development and environmental protection. Three types of agent were designed in the model, i.e., government agent, resident agent, and developer agent. The government agent is the most important agent, which plays a major role in the site selection of urban ecological land. The three types of agent finally determine the location of urban ecological land through dice game and negotiation. The ant colony algorithm was utilized to improve the efficiency of this model. The ant colony algorithm can help the resident agent rapidly identify the satisfactory site of urban ecological land. To verify the model, an application of selecting a new ecological land site in Changsha City, Hunan Province, was carried out based on the model. Changsha City is the important component of the test area where resource saving and environment-friendly society is being constructed. Data used in this study include GIS data and basic economical and social statistic data. Results show that the model can provide solutions for the site selection of urban ecological land. Compared with the method of brute-force search, selection results from the integration model seem more reasonable. The simple brute-force search located an area close to Orange Island Bridge which has been already a critical development zone of Changsha City. Meanwhile, the proposed approach can improve computational efficiency to a certain degree.
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