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World File Search System值函数
机械工程技术学士学位
拉格朗日乘数法。（10）数列和级数：数列、数列的极限及其性质、正项级数、收敛的必要条件、比较检验法、达朗贝尔比率检验法、柯西根检验法、交错级数、莱布尼茨规则、绝对收敛和条件收敛。（6）积分学：积分学的平均值定理、反常积分及其分类、Beta 函数和 Gamma 函数、笛卡尔和极坐标中的面积和长度、笛卡尔和极坐标中的旋转立体的体积和表面积。（12）多重积分：二重积分、二重积分的求值、三重积分的求值、积分阶数的变换、变量的变换、二重积分的面积和体积、三重积分的体积。 （10）向量微积分：向量值函数及其可微性、线积分、面积积分、体积积分、梯度、旋度、散度、平面格林定理（包括矢量形式）、斯托克斯定理、高斯散度定理及其应用。 （10）教材，
GUPTA, Himanshu, YADAV, Avinash Kumar, KUSI-SARPONG, Simonov, KHAN, Sharfuddin Ahmed 和 SHARMA, Shashi Chandra (2022)。克服障碍的策略
物流是任何组织的关键职能。在发生流行病或其他破坏的情况下，物流的作用变得更加重要。在这种情况下，物流和供应链的数字化被视为提高物流弹性的重要工具，但对于发展中国家来说，数字化带来了一定的挑战。本研究确定了阻碍疫情期间供应链物流数字化升级的创新数字化技术障碍。提出了应对和克服这些障碍的策略。使用多标准决策分析方法（贝叶斯最佳-最差方法）在印度制造组织物流部门的背景下对这些障碍进行优先排序。还根据策略对障碍的影响对策略进行优先排序，为此使用附加值函数。结果表明，“投资成本高”、“缺乏资金资源”、“互联网连接不足”、“缺乏 IT（信息技术）基础设施”和“数字投资的经济效益不明确”是疫情期间印度等发展中国家实施创新数字化技术的五大障碍。研究结果揭示了疫情期间数字化障碍，对管理人员和研究人员来说很有价值。
表征和可视化储能对大容量电力系统中可再生能源削减的影响
摘要：可再生能源的不确定性导致其未得到充分利用；储能单元 (ESU) 有望成为解决这一问题最有前途的解决方案之一。本文评估了 ESU 对可再生能源削减的影响。对于任何固定的可再生能源输出，评估模型最小化削减总量，并被表述为具有对 ESU 充电和放电行为的互补约束的混合整数线性规划 (MILP)；通过将 ESU 的功率和能量容量视为参数，MILP 被转化为多参数 MILP (mp-MILP)，其最优值函数 (OVF) 将参数明确映射到可再生能源削减。此外，考虑到不确定性的概率分布的不精确性，提出了一个分布稳健的 mp-MILP (DR-mp-MILP)，它考虑了代表性场景构建的经验分布邻域中的最差分布。 DR-mp-MILP 具有最大最小形式，并通过对偶理论重新形成为规范的 mp-MILP。所提出的方法已在修改后的 IEEE 九节点系统上得到验证；参数化的 OVF 为存储大小提供了深刻的建议。
在线文章 动态系统的多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法来实时近似最佳求解值函数和相关控制策略。在模拟中说明了所提出的自适应跟踪机制在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机的作用。
深度基于模型的强化学习，用于对机器人系统的预测控制，并具有稀疏奖励
抽象的稀疏奖励和样本效率是增强学习领域的开放研究领域。在考虑对机器人技术和其他网络物理系统的增强学习应用时，这些问题尤其重要。之所以如此，是因为在这些领域中，许多任务都是基于目标的，并且自然而然地表达了二进制成功和失败，动作空间较大且连续，并且与环境的实际相互作用受到限制。在这项工作中，我们提出了深层的价值和预测模型控制（DVPMC），这是一种基于模型的预测增强学习算法，用于连续控制，该算法使用系统识别，值函数近似和基于采样的优化对选择动作。该算法是根据密集的奖励和稀疏奖励任务进行评估的。我们表明，它可以使预测控制方法的性能与密集的奖励问题相匹配，并且在样本效率和性能的指标上，在稀疏奖励任务上优于模型和基于模型的学习算法。我们验证了使用DVPMC训练在仿真的机器人上培训的代理商的性能。可以在此处找到实验的视频：https：//youtu.be/ 0q274kcfn4c。
动态系统的在线多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用的解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法实时逼近最优解值函数和相关控制策略。在仿真中说明了所提出的自适应跟踪机制，以在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机。
为什么具有不完整市场的开放经济模型的全球和本地解决方案有所不同，以及为什么它重要
4我们使用Mendoza和Villalvazo（2020）开发的FIPIT算法。该算法修改了欧拉元素方程式的标准迭代方法，以避免求解同时求解非线性方程（如标准时间迭代方法）和不规则的插值（如内源性网格方法）。进行比较，附录B.1.2使用值函数迭代解决了模型。5在De Groot等人的附录B.3.7中。（2019年），我们提出了三阶应用程序（3OA）结果，并发现除非引入随机波动率，否则3OA是不必要的（请参阅De Groot，2016年）。对于QLOBC，我们使用DynareObc算法。div> dynareObc和oxcbin时，当均衡是唯一的时候，可以提供相同的解决方案。dynareObc的优点是它在有限的时间内收敛，并且可以测试平衡多重性。6在De Groot等人中。 （2019年），我们研究了针对的校准设置以匹配NFA的第一阶自相关。 我们发现的定性特征没有变化。6在De Groot等人中。（2019年），我们研究了针对的校准设置以匹配NFA的第一阶自相关。我们发现的定性特征没有变化。
生物 Softmax：在现代 Hopfield 网络中得到证明
现代 Hopfield 网络 (HN) 表现出内容可寻址存储器 (CAM) 的特性，可以存储和检索大量记忆。它们还为人类的联想记忆建模提供了基础。然而，这些网络的实现通常在生物学上是不合理的，因为它们假设突触连接的强度是对称的，并使用依赖于多体突触的功能。已经提出了更具生物学现实性的现代 HN 版本，尽管这些实现通常仍使用软最大值函数。计算单个节点的软最大值需要了解所有其他神经元，因此仍然具有一定程度的生物学不合理性。我们提出了一种现代 HN，它使用可以以更符合生物现实的方式计算的 softmax 版本，因此使我们更接近生物学上合理的记忆模型。我们还表明，我们提出的网络可以使用局部学习规则来学习连接权重，该规则源自能量函数的梯度下降。最后，我们验证了我们提出的生物网络的行为类似于现代 HN，并探索了它的其他一些有趣的特性。
补充“信用评分的定量理论”
p屋顶：我们首先表明定理1中定义的操作员在f中是连续的（这意味着对于任何给定的W，F的小变化会导致T f（w）的小变化）。对（6）和（8）的检查表明，如果条件值函数v（d a'）（d a'）（βz e a s | f）在（4）中是正确的。令f∈F∗，然后（ˆ d ˆ a'）∈F（zΩ| f）。令fn∈F∗为序列收敛到f。通过假设1，（0 0）和（1 0）都是可行的选择，无论其任何继承债务的价值（即A <0），因此所有债务选择（A'<0）和默认选择属于F（zΩ| f n）。此外，如果对于F和F n（即，ρ/（1 + r）），则对于F n来说，对于F n来说，对于F n来说，资产的选择仍然可行，则资产选择仍然可行。因此，（ˆ d ˆ a'）∈F（zΩ| f n）和so v（ˆ d ˆ a'）（βz e a s | f n）在所有n中都很好地定义。观察到F n通过（4）在（4）中影响v（d a'）（βz e s | f n）通过Q n如何影响（3）中给出的可行集和ψn n
![arxiv：2401.08687v2 [CS.CV] 2024年8月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\21a00eb50769f592898182bdc195e5cf792ce43d.webp)
arxiv：2401.08687v2 [CS.CV] 2024年8月13日
摘要行为决策子系统是自动驾驶系统的关键组成部分，它反映了车辆和驾驶员的决策能力，并且是车辆高级智能的重要象征。但是，现有的基于规则的决策计划受设计师的先验知识的限制，并且很难应对复杂而可变的交通情况。在这项工作中，采用了先进的深度强化学习模型，该模型可以自主学习和优化复杂且可更改的交通环境中的驾驶策略，通过将驾驶决策过程建模为强化学习问题。具体来说，我们使用了深Q-NETWORK（DQN）和近端策略优化（PPO）进行比较实验。DQN通过近似国家行动值函数来指导代理商选择最佳动作，而PPO通过优化策略功能来提高决策质量。我们还介绍了奖励功能的设计改进，以促进在现实世界驾驶情况下模型的鲁棒性和适应性。实验结果表明，在各种驾驶任务中，基于深入强化学习的决策策略比传统的基于规则的方法具有更好的性能。