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通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
资产配置策略
资产类别 2024 年 1 月 12 个月 现金（标普加拿大国库券） 0.3% 4.8% 4.9% 债券（ICE 美银加拿大环球） 1.1% 6.7% 4.1% 短期 0.8% 6.7% 5.7% 中期 1.3% 7.2% 4.6% 长期 1.3% 6.0% 1.2% 联邦政府 1.2% 5.9% 3.4% 企业 1.0% 8.9% 7.1% 美国国债（美元） 0.6% 1.2% 0.5% 美国企业债券（美元） 0.6% 3.2% 2.8% 美国高收益债券（美元） 1.4% 9.7% 8.2% 加拿大股票（标普/多伦多证券交易所） 3.5% 25.2% 21.7% 通讯服务 2.3% -21.6% -21.1% 非必需消费品 0.2% 10.6% 11.9% 必需消费品 -2.7% 13.6% 18.9% 能源 0.2% 22.3% 24.0% 金融 2.7% 34.0% 30.1% 医疗保健 -2.7% 9.5% 8.2% 工业 3.4% 11.1% 9.7% 信息技术 10.0% 42.2% 38.0% 材料 10.2% 42.8% 21.4% 房地产 0.4% 5.6% 5.5% 公用事业 -0.3% 14.8% 13.7% 标准普尔/多伦多证券交易所小型股 0.7% 20.0% 18.8% 美国股票(标普 500 指数，美元) 2.8% 26.4% 25.0% 通讯服务 9.1% 45.7% 40.2% 非必需消费品 4.4% 40.9% 30.1% 必需消费品 2.0% 15.4% 14.9% 能源 2.1% 8.3% 5.7% 金融 6.6% 35.0% 30.6% 医疗保健 6.8% 6.3% 2.6% 工业 5.0% 24.5% 17.5% 信息技术 -2.9% 27.6% 36.6% 材料 5.6% 9.8% 0.0% 房地产 1.8% 12.5% 5.2% 公用事业 2.9% 31.0% 23.4% 罗素 2000 指数 (美元) 2.6% 19.1% 11.5% 世界股票 (MSCI ACWI 美元) 3.4% 21.3% 18.0% MSCI EAFE (美元) 5.3% 9.2% 4.3% MSCI 新兴市场 (美元) 1.8% 15.3% 8.1% 大宗商品 (GSCI 美元) 3.3% 8.0% 9.2% WTI 原油 (美元/桶) 0.6% -4.5% 0.8% 黄金 (美元/盎司) 7.0% 37.2% 27.1% 铜 (美元/吨) 3.2% 5.0% 2.2% 外汇 (美元指数 DXY) -0.1% 4.9% 7.1% 美元兑欧元 0.4% -4.3% -6.3% 加元兑美元 1.0% 8.1% 8.6%
NDR动态分配策略
2017 年 9 月 1 日之前，收益反映的是使用策略中定义的量化规则进行的假设回测的表现。假设量化回测表现具有许多固有的局限性。回测收益是理论上的，并非真实的，并不反映实际交易和执行成本。回测结果并不反映实际交易，并且这种模拟业绩历史并不反映如果资产管理人实际管理客户资金，重大经济和市场因素会对资产管理人的决策产生的影响。过去的假设业绩并不能保证未来的收益。回测模型是事后才开发的。追溯应用的策略在所列期间不可用。此外，回测允许调整证券选择方法，直到过去的收益和业绩历史长度最大化。引用量化回测并不意味着该策略将实现与量化回测类似的收益、波动性或其他结果。扣除费用后的计算从每个季度第一个月的总收益中扣除十 (10) 个基点。
胜利战略配置基金简介
过往业绩并不保证未来业绩。所引用的业绩代表过往业绩，当前业绩可能低于或高于。投资回报和本金价值会波动，因此投资者赎回的股份可能高于或低于原始成本。要获取截至最近一个月末的最新业绩信息，请访问 www.vcm.com。回报包括股息和资本收益的再投资。一年以上期间的业绩按年计算。部分或全部所示期间均有费用减免和/或费用报销，若无这些，基金业绩会更低。C 类股份在第一年内赎回的股份需缴纳 1.00% 的递延销售费。两位数的高回报非常罕见，无法持续。投资者应注意，这些回报主要是在有利的市场条件下实现的。
中年资源重新分配计划的执行摘要
该计划为特定校园的特定校园要求提供$ 154,675，要求25财年提供教育用品，设备和软件。根据大学期限预算，25财年的125,000美元和250,000美元的26财年可用于大学广泛的学术供应需求。教务长和CFO发起了一项联合计划，以评估学术供应需求，开发更强大的资金模型并通过大型购买来探索成本节省。该过程利用了每个校园的学术领导力，因为每个校园的计划协调员，部门主席和实验室助手都会与财务专业人员会面，以审查所需的商品和服务水平。该过程首先要审查科学和盟友健康计划，并且正在进行中，因为它将扩展到包括制造，工作室艺术和烹饪艺术等其他领域。这一过程正在加快以确保可用于春季学期的资源，随着这些评论的完成，大学期限预算下的所有资金都将重新分配给校园。
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。
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
共享能源分配问题中的公平设计
本文研究如何在电力市场中聚合产消者（或大消费者）及其集体决策，重点关注公平性。公平性对于产消者参与聚合方案至关重要。一些产消者可能无法直接进入能源市场，即使这对他们有利。因此，新公司提出聚合他们并承诺公平对待他们。这导致了公平的资源分配问题。我们建议使用可接受性约束来保证每个产消者都能从聚合中获益。此外，我们的目标是公平地分配成本和收益，同时考虑到问题的多周期和不确定性。我们不是使用财务机制来调整公平问题，而是专注于决策问题中的各种目标和约束，通过设计实现公平。我们从一个简单的单周期和确定性模型开始，然后使用随机支配约束等将其推广到动态和随机设置。
优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。