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车辆估值的混合策略 - UON数字存储库
肯尼亚的车辆数量每年以12％的速度增长，截至2018年，国家注册舰队为400万。所有这些车辆都必须定期估值，原因是多种原因不限于保险，转售，租赁和会计。因此，重要的是要有一个易于使用，可靠，易于使用的系统，该系统可以确定车辆的价值，并给出有关该车辆的某些特性。从不同估值师获得的相同车辆获得的值的变化暴露了当代汽车估值系统中的违规行为。在需要快速汽车估值服务时，缺乏一致，准确且随时可用的工具来执行所需的估值，因为获得估值的汽车的主要方法是与有执照的评估公司或保险代理商的专家联系。现有的汽车估值机制主要依靠专家意见和使用公式来计算二手车的复合年度折旧，该折旧是从0英里处的价格中减去的，多年来根据通货膨胀进行了调整。已经尝试通过使用机器学习来自动化车辆估值，这产生了令人鼓舞的结果。已采用多元回归分析来确定对车辆值最大的车辆性质，并预测不同参数的给定值。这种方法也已成功地用于其他领域，以估计土地和FMCG等资产。在这项研究中，采用多代理系统体系结构封装了三个用于车辆价值预测的回归模型，以及一种自然语言处理模型，以从非结构化文本中从车辆描述中提取车辆功能。构建和培训了这三个模型以生成预测，每个模型都利用了基于SVM的回归和神经网络（ANN）在WEKA中的实现，或者在WEKA中实现了，或WekadeEplearning 4J版本3.8.5提供的深度学习回归。最佳性能模型为车辆估值提供了可靠的选择，其相对平均误差为11％，仅在可能的200,000条记录中接受了1000行数据的培训，因此被用于功能原型的设计。鉴于这项研究的时间，预算和计算资源限制，在给定时间，数据和计算能力的情况下，提高预测模型的性能有很大的潜力。
混合策略在小学数学应用题解答中的应用
本研究旨在评估一种名为混合策略的替代教学方法的有效性。它旨在最大限度地减少学生常犯的错误，即理解和转换错误，并旨在帮助学生将应用题视为一个故事情节，使用混合策略来完成。该策略是一个循序渐进的指导，旨在提高学生对数学应用题的想象和感知。该策略结合了使用图形表示来提高学生的想象和疑问词（谁、什么、哪里、何时和如何），使用助记符 Mr. How 和他的 4 个战士来促进学生在解决 1 步和 2 步应用题时的理解。该研究涉及文莱达鲁萨兰国文莱-穆阿拉区一所地方公立学校的 39 名 5 年级学生。在收集数据时使用了四种研究工具：诊断前测、诊断后测、纽曼错误分析访谈和干预课程期间的一般观察。对学生书面测试答案的分析显示，学生犯了所有五种纽曼错误，而本研究中最常见的错误类型是理解错误。进一步的分析表明，使用混合策略可以最大限度地减少理解和转换错误。然而，学生的后测分数只略有提高，这对本研究中使用的混合策略的有效性贡献很小。此外，学生对解决数学应用题的看法略有积极转变。
使用随机策略网络寻找无梯度的连续动作博弈的混合策略均衡
我们研究在无法获得梯度的情况下计算连续动作博弈的近似纳什均衡的问题。这种游戏访问在强化学习环境中很常见，其中环境通常被视为黑匣子。为了解决这个问题，我们应用了零阶优化技术，将平滑梯度估计量与均衡寻找动力学相结合。我们使用人工神经网络来模拟玩家的策略。具体而言，我们使用随机策略网络来模拟混合策略。这些网络除了接收观察结果外，还接收噪声作为输入，并且可以灵活地表示任意依赖于观察结果的连续动作分布。能够模拟这种混合策略对于解决缺乏纯策略均衡的连续动作博弈至关重要。我们使用博弈论中纳什收敛指标的近似值来评估我们方法的性能，该指标衡量玩家从单方面改变策略中可以获得多少益处。我们将我们的方法应用于连续的 Colonel Blotto 游戏、单品和多品拍卖以及可见性游戏。实验表明，我们的方法可以快速找到高质量的近似均衡。此外，它们还表明输入噪声的维度对于性能至关重要。据我们所知，本文是第一篇解决具有无限制混合策略且没有任何梯度信息的一般连续动作游戏的论文。
b'假设 S i 是标准形式博弈 G 中局内人 i D 1; : : : ; n 的有限纯策略集，因此 SDS 1 : : : S n 是 G 的纯策略方案集，i .s/ 是局内人选择策略方案 s 2 S 时局内人 i 的收益。我们将在 S 中有支持的混合策略集表示为 SDS 1 : : : S n ，其中 S i 是在 S i 中有支持的局内人 i 的混合策略集，或者等价地，S i 成员的凸组合集。我们用 S i 表示除 i 之外所有局内人的混合策略向量集。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / > i .s 0 i ; i / ，则我们说 s 0 i 2 S i 被 si 2 S i 强支配。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / i .s 0 i ; i / ，且对于至少一个 i 的选择，不等式是严格的，则我们说 s 0 i 被 si 弱支配。请注意，一种策略可能不会被任何纯策略强支配，但可能被混合策略强支配。假设 si 对于玩家 i 是一种纯策略，使得玩家 i 的每个 0 i \xc2\xa4 si 都被 si 弱（分别强）支配。我们称 sia 为 i 的弱（分别强）支配策略。如果存在一个所有玩家都使用支配策略的纳什均衡，我们称其为支配策略均衡。一旦我们消除了每个玩家的劣势策略，结果往往是一开始不占优势的纯策略现在占优势了。因此，我们可以进行第二轮消除劣势策略。事实上，这可以重复进行，直到纯策略不再以这种方式被消除。在 \xef\xac\x81nite 游戏中，这将在 \xef\xac\x81nite 轮次之后发生，并且每个玩家总是会剩下至少一个纯策略。如果强（或弱）劣势策略被消除，我们称之为强（或弱）劣势策略的迭代消除。
b'假设 S i 是标准形式博弈 G 中局内人 i D 1; : : : ; n 的有限纯策略集，因此 SDS 1 : : : S n 是 G 的纯策略方案集，i .s/ 是局内人选择策略方案 s 2 S 时局内人 i 的收益。我们将在 S 中有支持的混合策略集表示为 SDS 1 : : : S n ，其中 S i 是在 S i 中有支持的局内人 i 的混合策略集，或者等价地，S i 成员的凸组合集。我们用 S i 表示除 i 之外所有局内人的混合策略向量集。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / > i .s 0 i ; i / ，则我们说 s 0 i 2 S i 被 si 2 S i 强支配。如果对于每个 i 2 S i ， i .si ; i / i .s 0 i ; i / ，且对于至少一个 i 的选择，不等式是严格的，则我们说 s 0 i 被 si 弱支配。请注意，一种策略可能不会被任何纯策略强支配，但可能被混合策略强支配。假设 si 对于玩家 i 是一种纯策略，使得玩家 i 的每个 0 i \xc2\xa4 si 都被 si 弱（分别强）支配。我们称 sia 为 i 的弱（分别强）支配策略。如果存在一个所有玩家都使用支配策略的纳什均衡，我们称其为支配策略均衡。一旦我们消除了每个玩家的劣势策略，结果往往是一开始不占优势的纯策略现在占优势了。因此，我们可以进行第二轮消除劣势策略。事实上，这可以重复进行，直到纯策略不再以这种方式被消除。在 \xef\xac\x81nite 游戏中，这将在 \xef\xac\x81nite 轮次之后发生，并且每个玩家总是会剩下至少一个纯策略。如果强（或弱）劣势策略被消除，我们称之为强（或弱）劣势策略的迭代消除。
1. 一般信息 - 课程主题 ECON ...
博弈论是分析战略情境中主体行为的标准工具，广泛应用于经济学、金融学、生物学、政治学等许多领域。本课程是博弈论的中级课程。它以博弈论的基础知识为基础，如博弈与决策 (ECON2214) 课程，尽管 ECON2214 的所有材料并非先决条件。为此，熟悉纳什均衡、混合策略、主导策略等概念非常有利。
北约2022战略概念
7. 威权主义行为体挑战我们的利益、价值观和民主生活方式。他们正在投资于先进的常规、核和导弹能力，几乎不透明，也不尊重国际规范和承诺。战略竞争对手考验我们的韧性，并试图利用我们国家的开放性、互联性和数字化。他们干涉我们的民主进程和制度，并通过直接和代理的混合策略针对我们公民的安全。他们在网络空间和太空进行恶意活动，推动虚假宣传活动，利用移民，操纵能源供应并实施经济胁迫。这些行为体还站在蓄意破坏多边规范和机构并推行威权主义治理模式的最前线。
ECO 199 - 战略春季学期2004年期中考试 - 3月11日，星期四
常见错误：大多数学生都知道，零和游戏中混合的意义是使对手猜测。无论他们是否讨论了最大的最大速度，他们为此获得了10分。在非零和游戏中，他们讨论了混合策略与纯粹的策略（即使他们的讨论也适用于零和零游戏），或者非零与零和零和零和零游戏（即使它也适用于纯策略）。粗略地说，没有明确提及一致性论点的人在10到15之间（可能平均12个），而那些这样做的人则在17至20之间。这两个组中的成绩差异来自他们提供的其他（和不必要的）信息的正确性。
中国传统能源企业环境污染经济处罚优化
制定适当的经济处罚对规范中国传统能源企业的违法排污行为具有重要意义。本文通过构建监管机构与传统能源企业的混合策略博弈模型和演化博弈模型，研究经济处罚如何影响参与者的策略和演化过程以优化经济处罚。研究发现，过度的经济处罚会降低执法力度，但经济处罚不足会导致更多的污染排放违法行为。文章的结论是，中国环境法律应更多地关注根据非法污染活动产生的利润而不是环境损害来制定合理的惩罚措施，以提高监管有效性。