XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempayo
解决奇偶校验和支付游戏的最优策略改进算法⋆
摘要。本文提出了一种用于奇偶和支付游戏的新型策略改进算法，该算法保证在每个改进步骤中选择一个局部策略修改的最佳组合。当前的策略改进方法使用具有两个不同阶段的算法，根据某些排名函数逐步改进一个玩家的策略：它们首先从局部有利可图的更改列表中选择一个玩家策略的修改，然后评估修改后的策略。这种分离是不幸的，因为当前的策略改进算法除了将各个局部修改分类为有利可图、对抗性或陈旧性之外，没有有效的方法来预测单个局部修改的全局影响。此外，它们完全看不到不同修改的交叉影响：应用一种有利可图的修改可能会使所有其他有利可图的修改都具有对抗性。我们的新构造克服了传统的选择和评估策略修改之间的分离。因此，它通过在每个步骤中提供最佳改进，从所有有利可图和陈旧更改的超集中选择最佳的局部更新组合，从而改进了当前的策略改进算法。
游戏理论：基本概念和术语 - 教师
对于每个i = 1，。。。，n，让我表示在可行的策略组合下，球员I获得的payo s =（s 1，。。。，s n）对于n个玩家。如果不存在另一个可行的策略组合S'，则策略组合s被认为是帕特托的，在该策略组合中，我至少达到的每个玩家至少达到了P payo payo效应，而某些玩家J的payo却比P j高。payo效果（p 1，。。。，p n）被认为是帕累托有效的payo效果。
ASX公告
Final Environmental Approvals Received for Next Phase of Development at Solaroz Lithium Energy Limited (ASX:LEL) ( Lithium Energy or Company ) is pleased to confirm that Environmental Impact Assessment ( EIA ) approval has now been received for the next phase of exploration and evaluation activities in the ‘Central Block' (comprising Chico I, V and VI, Payo 2 South and Silvia Irene) and ‘Northern Block' (comprising Payo 1 and Payo 2 North ）在阿根廷Solaroz锂盐水项目（Solaroz）的优惠。中央和北部区块（10,666公顷）是Solaroz现有的大多数现有锂资源1所在的地方，下一阶段的大多数勘探和评估活动的大部分是在这里进行的（请参阅图1）。在2024年12月获得Mario Angel和Payo优惠2的EIA批准后，现在已收到批准，以探索和评估活动，以重新获得所有Solaroz优惠。Under the terms of an amended sale agreement between Lithium Energy and CNGR Netherlands New Energy Technology B.V. ( CNNET ) 3 for the sale of the whole of Lithium Energy's interest in Solaroz for consideration totalling US$63 million (~A$97 million) 4 cash (the Solaroz Sale ), CNNET is responsible for funding the local operations and next phases of development at Solaroz from 1 January 2025, utilising an up CNNet向Solaroz提供了1500万美元的贷款资金机制。5锂能量和CNNET目前正在共同确定与批准的EIA范围一致的合适工作计划。锂能源将在Solaroz的下一阶段，评估和开发活动的下一阶段后提供进一步的更新，一旦该工作计划完成了。
ASX公告 - 仅供个人使用
Final Environmental Approvals Received for Next Phase of Development at Solaroz Lithium Energy Limited (ASX:LEL) ( Lithium Energy or Company ) is pleased to confirm that Environmental Impact Assessment ( EIA ) approval has now been received for the next phase of exploration and evaluation activities in the ‘Central Block' (comprising Chico I, V and VI, Payo 2 South and Silvia Irene) and ‘Northern Block' (comprising Payo 1 and Payo 2 North ）在阿根廷Solaroz锂盐水项目（Solaroz）的优惠。中央和北部区块（10,666公顷）是Solaroz现有的大多数现有锂资源1所在的地方，下一阶段的大多数勘探和评估活动的大部分是在这里进行的（请参阅图1）。在2024年12月获得Mario Angel和Payo优惠2的EIA批准后，现在已收到批准，以探索和评估活动，以重新获得所有Solaroz优惠。Under the terms of an amended sale agreement between Lithium Energy and CNGR Netherlands New Energy Technology B.V. ( CNNET ) 3 for the sale of the whole of Lithium Energy's interest in Solaroz for consideration totalling US$63 million (~A$97 million) 4 cash (the Solaroz Sale ), CNNET is responsible for funding the local operations and next phases of development at Solaroz from 1 January 2025, utilising an up CNNet向Solaroz提供了1500万美元的贷款资金机制。5锂能量和CNNET目前正在共同确定与批准的EIA范围一致的合适工作计划。锂能源将在Solaroz的下一阶段，评估和开发活动的下一阶段后提供进一步的更新，一旦该工作计划完成了。
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。
公告 - 博士后奖学金
摘要：恐惧是经济决策的重要因素，例如影响投资，冲突，犯罪和政治。i模拟可能处于中立或可怕的心态的玩家之间的战略互动。心态决定了玩家的实用程序功能。我的两个主要假设是，可怕的玩家更关心风险，并且在球员预期的负面结果的预期成本大大增加之后，恐惧会引起恐惧。我将payo效应归一化，使得结果只有足够的糟糕，即可能会在预期有负payo时灌输恐惧。玩家对负面结果的预期成本的信念决定了玩家在心理状态之间的转移，我在分析应用程序时使用心理游戏理论。我展示了恐惧如何在银行客户之间传播并引起银行恐慌，以及玩家如何利用恐惧来实现所需的范围。我还说明了恐惧的趋势，即扩大对不良事件的行为反应。
1 简介 - 1.1 二人非零和博弈
我们看到，由于 s 1 优于 s 2 ，所以玩家 1 的安全水平策略是纯策略 (1,0)（即，玩家 1 使用策略 s 1 的概率为 1）。玩家 2 的安全水平策略是纯策略 (0,1)。但是，策略对 ( s 1 , t 2 ) 并不均衡。如果玩家 2 注意到 s 1 优于 s 2 ，他或她会得出结论，玩家 1 会选择 s 1 。因此，通过使用纯策略 (1,0)，玩家 2 将最大化自己的收益。我们看到，通过使用这种策略，玩家 1 保持了自己的安全水平，而玩家 2 获得的单位比自己的安全水平多 19 个。这似乎是没有沟通或合作的博弈的合理解决方案（请注意，如果允许沟通，玩家 1 可能会诉诸威胁以试图获得更好的收益）。
pagpili ng karera ng mga mag-aaral
应对菲律宾中世纪学生学术发展的旅行经历的挑战和学习观点。使用参与者选择的目的抽样和标准，菲律宾菲律宾的三名参与学生目前正在从农业，科学和技术学院学习其学术发展，所有参与者都接受了密集的访谈。结果揭示了参与者的特征：对正在做出的决定有立场；勇于应对挑战和毅力。同时，促使他们选择菲律宾教育课程的经验如下：课程的社交经验，课堂经验，教师在教学中的影响和动机。同时，为了应对他们所经历的挑战，他们考虑了以下机制来应对挑战：尽管面临挑战，战略时间管理，但尽管面临挑战，但尽管面临挑战，战略时间管理，支持的来源，但主题是稳定和连续性。此外，他们关于为学生选择职业奠定坚实基础的建议：学生建议选择课程，教育部对教师的建议。pp关键词：学生选择，多个案例方法，插入研究
人工智能简介 - FER - UNIZG
3 (C) 考虑一个双人零和游戏。该游戏的每个状态 s PS 都可以紧凑地编码为 111 到 999 之间的一个 3 位自然数。s 的后继状态定义为可以通过将 s 的每个数字递增 1 而获得的所有状态，例如 succ p 235 q “ t 335 , 245 , 236 u 。但是，包含数字 9 的状态是终止状态，因此没有后继状态，例如 succ p 932 q “ H 。在终止状态下，第一个玩家的收益（MAX）等于第一位和第三位数字之间的差，例如 utility p 932 q “ 9 ´ 2 “ 7。第二个玩家的收益（MIN）是第一个玩家收益的负数。游戏采用两种极小极大算法进行，A 1（MAX 玩家）和 A 2（MIN 玩家）。两种算法都提前两步搜索，也就是说，极小极大算法的深度限制设置为 2。但是，这两个算法使用不同的启发式方法。A 1 使用的启发式方法 h 1 返回 s 中的第一位数字，而 A 2 使用的启发式方法 h 2（从该算法的角度定义）返回 s 中的第三位数字。例如，h 1 p236 q = 2 和 h 2 p236 q = 6（计算以 MAX 为根的游戏树中的极小极大值时，必须对 h 2 的值取反）。让初始游戏状态为 s 0 = 175。算法 A 1（MAX 玩家）将迈出第一步。如果两个玩家都采用极小极大策略，游戏将经历什么样的状态序列？
第 8 章：主导策略 1 囚徒困境 2 ...
这个博弈就是著名的囚徒困境，其中 C i 解释为玩家 i 与另一个玩家合作，而 D i 则背叛另一个玩家。这个博弈对人类的悲惨结局提供了深刻的解释（以及可能躲避厄运的复杂指示）。但是现在我们仅用它来介绍严格支配策略的概念。玩家 i 的策略 si 被另一个策略 s ′ i 严格支配，并且无论另一个玩家选择哪种策略，该玩家的预期收益都严格大于 si。例如，在囚徒困境中，C 1 被 D 1 严格支配：如果玩家 2 选择 C 2 ，则 C 1 的收益为 1 而 D 1 的收益为 2 ；如果玩家 2 选择 D 2 ，则 C 1 的收益为 - 3 而 D 1 的收益为零。因此，玩家 1 将选择 D 1 。同样，C 2 严格受 D 2 支配，因此玩家 2 会选择 D 2 。因此，尽管如果他们选择 (C 1, C 2)，可能会得到 (1, 1) 的“双赢”结果，但两位玩家最终选择 (D 1, D 2)，从而得到 (0, 0)。因此，我们得到 (D 1, D 2) 作为博弈的主导策略均衡。