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学生入选计划 - （2023-2024）
化学系助理教授P. Indhumathi博士介绍了第九次培训模块，“竞争与合作”。竞争行为发生在一个目标并非所有人都能平等地达到的目标时，而合作行为发生在所有参与者都有相同目标的情况下，则会发生合作行为，理想地最大程度地提高了每个人的努力。尽管人们认为学生是成功的，但至关重要的是要完全理解这种情况，以便认识到那些互惠互利的情况。为了促进社会活动，同时最大程度地提高个人收益，有必要理解合作和竞争性行为。
第三循环
•会议C1：中亚地下水管理中的水 - 能源 - 食品Nexus的方法•会议C2：开源和访问相等和可持续的能源食品 - 水 - 水nexus•会议•会议c3：非洲镜头上的水源性食品中的镜头：源自水的复杂性•解决城市复杂性•解决城市c4：圆桌会议的综合效果，以供源于水的饮食效果，促进了水平的水平和较高的饮水效果，并逐渐发展效果，促进型号的饮食范围，又有挑战，挑战，挑战，挑战，挑战： Of The Philippines • Session C5 ⮾ : Using a Theory of Change to foster impact of WEF+ Nexus projects: practical insights [Workshop] • Session C6 : Water-energy-food nexus and systems modelling to secure a sustainable and maximizing resource self-sufficiency at the local scale • Combined session C7/C8: Leveraging Innovative WEF Nexus technologies and approaches for Climate Action • Session C9 : Building Nexus韧性：解决水能系统中的迁移和冲突[面板讨论]•会议C10⮾：WEF+ Nexus的最佳实践：展示有影响力的项目[面板讨论和讲习班]
Blotto 和审计游戏的获胜策略
摘要 混合策略通常根据其保证的预期收益进行评估。这并不总是可取的。在本文中，我们考虑最大化预期收益与玩家实际目标相偏离的游戏。为了解决这个问题，我们引入了 ( u, p )- 最大最小策略的概念，该策略确保以至少 p 的概率获得 u 的最小效用。然后，我们给出了寻找这些游戏的 ( u, p )- 最大最小策略问题的近似算法。我们考虑的第一个游戏是 1921 年推出的、经过深入研究的游戏“布洛托上校”。在布洛托上校游戏中，两位上校将他们的军队分配到一组战场上。每个战场都由投入更多军队的上校赢得。每个上校的收益是她赢得的战场的加权数量。我们表明，对于 Colonel Blotto 的某些应用，最大化玩家的预期收益并不一定能最大化其获胜概率。例如，在总统选举中，玩家的目标是最大化赢得超过一半选票的概率，而不是最大化他们获得的预期票数。我们为该游戏的连续版本的自然变体提供了一个精确算法。更一般地，我们提供了常数和对数近似算法来查找 ( u, p )- 最大最小策略。我们还引入了 Colonel Blotto 的安全游戏版本，我们称之为审计游戏。它在两个玩家之间进行，一个是防守者，一个是攻击者。防守者的目标是防止攻击者更改 Colonel Blotto 实例的结果。同样，最大化防守者的预期收益不一定是最佳的。因此，我们为 ( u, p )- 最大最小策略提供了一个常数近似值。
