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2024致电电力购买协议（...
10个EPA包括9个风力项目和一个太阳能项目，每年的总合同数量约为4,830 gwh。BC Hydro预测这些EPA与委员会最终确定的需求是其对2021 IRP更新的决定的一部分，并且是通过2024年获得权力呼吁收到的最具成本效益的建议。2024年的权力呼吁是通过与原住民，独立权力生产者（IPP）和利益相关者互动设计的竞争过程，并由独立的公平监控器确定，以透明和公平的方式进行操作。这10个EPA的级别出价价格为74美元/MWH，2级别的价格比2010年清洁电力通话的价格低约45％，该价格与通货膨胀进行调整后，与Hydro Quebec的最新可比较呼叫相比，对新的可再生能源项目发布。10个EPA包括原住民在49％至51％不等的IPP项目中的股权。
一种基于代理的方法，用于在随机环境中设计可持续供应商选择：仿真研究
推荐引用建议的引文Etemadidavan，Sheida。“一种基于代理的方法，用于在随机环境中设计可持续的供应商选择：模拟研究”（2024）。哲学博士（博士学位），论文，工程管理与系统工程，旧多米尼奥大学，doi：10.25777/twvd-yd63 https：//digitalcommons.odu.edu.edu.edu.edu/emse_etds/240
随机系统的优化和控制
6.3在受控的马尔可夫构造中，概率措施和扩展到一般空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。121
可再生能源不确定性下本地能源社区发电调度的随机优化
我要衷心感谢所有为本论文项目做出贡献的人。这项研究工作是在里尔电气工程和电力电子实验室 (L2EP, Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique de Puissance de Lille) 进行的。本论文得到了中国国家留学基金委员会 (CSC) 的资金支持，对此我深表感谢。首先，我要向 Bruno FRANCOIS 先生表示诚挚的谢意，他在这三年里指导了我的工作。我欣赏他对研究工作的态度、他耐心的宝贵指导以及他对研究领域的前瞻性观点。他不仅向我传授知识，还以他的专业精神和道德为榜样教会了我。我还要衷心感谢我的联合导师 Dhaker ABBES 先生，他总是为我提供建设性的建议和科学支持。在他的善良、鼓励和热情下，与他一起工作真的是一种荣幸。我很荣幸 Florence OSSART 女士和 Robin ROCHE 先生同意审阅这篇论文。他们的问题和意见对我准备论文答辩和改进论文非常有帮助。我还要感谢评审团主席 Luce BROTCORNE 女士和评审团成员：François VALLEE 先生、Jérôme BOSCHE 先生、Nouredine HADJSAID 先生和 Vincent DEBUSSCHERE 先生，他们在答辩期间对我的工作进行了深刻的评估。在这三年里，多亏了 L2EP 的同事们，我有机会在非常好的氛围中工作。我衷心感谢他们所有人的热情和在困难时期的倾听。我向闫星宇表示最诚挚的感谢，他在我研究工作的开始阶段以极大的耐心为我提供了无数的科学支持和指导。我要感谢 Xavier CIMETIERE、Kongseng BOUNVILAY、Loïc CHEVALLIER 和 Sylvie DEZODT 在我就读里尔经济学院期间给予我的善意和帮助。非常感谢 Haibo、Reda、Lorraine、Meryeme、Houssein、Emre、Ebrahim（还有其他很多人，我无法在此一一列出名字），感谢他们的鼓励以及我们在一起度过的所有美好时光。我要从心底向我的家人表达无限的感激。如果没有他们在我求学期间无条件的鼓励和支持，这一切都不可能实现。他们以身作则教我如何面对困难，以及只有努力工作才能取得好成绩。最后，我要感谢我的男朋友 Yuliang，他一直很理解、耐心和支持我；他给了我成功开展研究工作的力量；无论欢乐还是悲伤，他总是用他的爱和信任陪在我身边。
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
动态随机车间调度问题...
这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店，随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性，基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的，并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有，短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值，预防性维护时间和缓冲级，以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则，确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店，在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
研究AI驱动技术对Instagrammers在数字化时代购买决策的影响 - 一项对时尚和服装行业的研究
在过去的几十年中，技术进步取得了成倍的加速，尤其是在在线社交网络的领域中。人工智能（AI） - 动力数字技术应用程序继续出现，以增强和改善社交媒体平台（尤其是Instagram）上新颖的沟通方式。的确，这导致了行为和社交客户之旅的变化，客户需要接受数字体验的采用。AI应用程序主要旨在研究购物者浏览趋势，以吸引新客户并扩展业务。即使是时装界也已经在这个快节奏且竞争激烈的行业中介绍了Instagram的业务收益。以这种快速而引人注目的方式吸引购物者对时尚产品的关注，购买决定可能会有所不同。AI似乎非常有前途，并且有可能成为Instagram用户，广告客户和影响者的游戏规则改变者。这项研究应用了恩格 - 科拉特 - 布拉克韦尔（EKB）理论来研究基于AI的数字技术体验对Instagrammers时尚服装购买决策的影响 - 感知到的EWOM，感知到的情感价值，可感知的质量，感知到的风险和感知的价格。基于从Instagram用户收集的数据，使用结构方程建模（SEM）评估了这项研究的框架。半结构化的深入访谈也是研究的一部分，以使对Instagram用户的概况和行为有更深入的了解。我们从两种方法中的发现都证实，感知的情感价值，感知到的质量和感知的EWOM揭示了对Instagrammers对时尚服装的购买决策的统计学意义和积极影响。同时，重要性性能矩阵分析（IPMA）将感知的情感价值确定为Instagrammer的最重要因素，但最高的性能是感知的质量。这项研究对马来西亚在线零售商和购物者有重要影响，以适应快速变化的数字化转型。可以肯定的是，这项研究为时装行业的社交媒体贸易研究做出了值得注意的贡献。
随机控制和动态资产分配 *
第1节是简介。第2节是对受控马尔可夫链的简要介绍：随机控制问题的离散空间和时间设置。第3节随机差异方程的基础知识是下面的必要读数。第4节介绍了Bellman原理 /动态编程原则，Bellman PDE / Hamilton – Jacobi – Jacobi -Bellman PDE进行了受控的分歧。这是第一组工具，可用于解决涉及受控分散的控制问题。第5节将第4节扩展到了跳跃局的情况（没有提供证明），然后专注于算法交易和市场营销中的某些应用。第6节通过计算目标功能W.R.T.的导数来建立“第一阶条件”，以“变化的计算”方法来解决控制问题。控制中的扰动。这被称为随机最大原理或Pontryagin的最大或最佳原理。第4节和第6节在彼此之间彼此独立，因为提供了两种独立的解决控制问题的方式。
在流动性协议框架内购买和出售 Elia Group 股份
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类别间交通流量碳标签的影响以及存在社会规范提示对食品购买的影响
1 LPS, Aix-Marseille University, Aix-en-Provence, France 2 Psychic, Aix-Marseille University, Aix-en-Provence, France 3 University of Toulouse, Toulouse, France 4 University Grenoble Alpes, Inrae, CNRS, Grenoble INP, Gael, Grenoble, France Correspondence: Johann Suchier, LPS, Aix-Marseille University法国Aix-en-Provence。电子邮件：jsuchier@gmail.com资金信息：国家研究机构，授予/奖励号：ANR-2016-CE05- 0018