冬季热电联产机组运行模式为“以热定电”,导致风电弃风[12]。为此,研究人员引入电热解耦装置来解决该问题。为实现热电联产机组热电解耦,在热电联产机组旁安装电储能装置和热储能装置。电力系统与供热系统协调运行,可以增加风电上网电量,是提高系统运行灵活性的有效途径[13-15]。通过引入电热转换装置,可以有效抑制可再生能源发电的波动,从而减少可再生能源弃风[16,17]。文献[18]提出了一种住宅小区局部尺度储热模型,研究了储热装置大小对持续供暖时间的影响。研究的设备包括电锅炉、储热装置、热泵等,随着设备投入的增加,设备供热能力的增量不再理想。
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现在人们已经认识到信息从根本上植根于物理学 1,2。物理学最终是量子的,信息也是如此。经典信息理论的一些关键障碍已被其量子对应理论所克服,这为量子计算领域开辟了新视野,这主要是由于纠缠作为一种基本资源的可用性 1,2。信息在博弈论这个数学分支中发挥了核心作用,它提供了分析冲突局势的工具,在冲突局势中,各方(称为参与者)做出相互依赖的决策。因此,每个参与者都会考虑其他参与者可能做出的决策或策略,以制定最佳策略。然而,当冲突局势得到解决时,参与者的最佳策略描述了博弈的解决方案。否则,我们会陷入困境,即博弈中没有最佳解决方案的情况。尽管博弈论最初是在数学背景下发展起来的,试图描述机会游戏和赌博,但它很快就成为微观经济学的基础。第一个发展是所谓的零和游戏,其中玩家完全不相上下,没有合作的理由。后来,这一限制被取消,合作博弈论领域诞生了。经典合作博弈的量子扩展被称为量子博弈 2 – 9 (QG)。游戏的量子扩展最近因其在经济学中作为量子技术和谈判的新环境的可能作用而受到评论 10 – 12。在 Eisert 6、7 的量子博弈方案中,玩家的策略是在二分希尔伯特空间中对初始最大纠缠态执行的特定局部幺正变换。在玩家策略到位后,量子态通过解缠门产生最终状态。随后对该状态进行四个“量子”概率(以下称为概率)测量。游戏的支付关系用相应双矩阵的支付条目和由此产生的概率来表示。量子纠缠的一个特点是,纠缠会干扰经典博弈中的困境 6、7 。从经典角度来看,这种困境在于,没有玩家能够在不降低其他玩家预期收益的情况下获胜。从这个意义上讲,对于量子纠缠,可以说原始博弈的困境可以完全消失,也就是说,博弈的困境被打破了。在量子纠缠中,经典博弈中的一些限制被解除,从而干扰了困境,这为获得一种均衡提供了可能性,即两个玩家都获胜,并且在博弈中可用策略的可能收益范围内获得可接受的收益。将纠缠纳入博弈的初始状态,就会生成玩家最初无法使用的策略 7 。这些策略的数学公式可以探索量子和经典玩家之间的竞争互动 5、13。本文针对囚徒困境 6、7 和性别之战 14 测试了这些策略。同样,这种方法也可以用于其他游戏,例如胆小鬼游戏 7。此外,
2021年初,疫情病例不断增加,使得在线交易(市场)更加普遍,市场公司之间的竞争也更加激烈。营销策略竞争可以用博弈论的方法来检验。本研究旨在确定市场中的最佳营销策略,从而增加市场份额。从收益矩阵的数据处理来看,不存在最大值与最小值不相同的鞍点,因此纯策略不是最优策略。此外,使用POM-QM程序处理数据,以确定每个市场的最佳营销策略值。使用混合策略在市场之间进行博弈。在Shopee和Tokopedia的游戏中,最佳博弈值为9%。在第二场游戏Shopee和Lazada中,最佳博弈值为10%。在Shopee和Bukalapak的游戏中,最佳博弈值为8%。在Shopee和Blibli的游戏中,最佳博弈值为16%。在Tokopedia和Lazada的游戏中,最佳博弈值为10%。在Tokopedia和Bukalapak游戏中,最佳游戏价值为9%。在Tokopedia和Blibli游戏中,最佳游戏价值为9%。在Lazada和Bukalapak游戏中,最佳游戏价值为11%。在Lazada和Blibli游戏中,最佳游戏价值为13%。在上一款游戏中,Bukalapak和Blibli,最佳游戏价值为14%。
如今,如果企业利用自己的功能,它们就有足够的机会在市场上将其收益翻倍或翻三倍。此外,本研究论文还提供了一个观点,即企业如何利用自己的功能在市场上取得更好的表现。这些数学问题将为在同一市场运营的所有企业打开另一扇机会之门。因此,本研究论文不仅仅是一个理论分析,它还包括两家公司的经验。Viva Fresh Store 和 ETC 是两家在科索沃市场运营超过 10 年的公司,每年的可持续增长超过 1 亿美元。对这两家公司进行了详细分析,探讨了它们如何合作以不断增加利润,同时,Viva Fresh Store 和 ETC 是第一批使用博弈论来做出决策的公司。
我们感谢芝加哥大学、EIEF 和路易斯大学、北京大学、BSE 夏季论坛、ECB、卡福斯卡里、博洛尼亚大学、俄亥俄州立大学、苏黎世大学、2021 年 NBER 夏季学院、第五届圣地亚哥宏观研讨会、里士满联邦储备银行、芝加哥联邦储备银行、理论茶 UofC 研讨会和芝加哥大学偏微分方程素养研讨会的研讨会参与者。我们感谢 Adrien Auclert、David Baquee、Andres Blanco、Paco Buera、Luca Dedola、Jennifer La'O、Rody Manuelli 和 Rob Shimer 的评论。Ken Miyahara 提供了出色的研究协助。Souganidis 获得了美国国家科学基金会拨款 DMS-1900599、海军研究办公室拨款 N000141712095 和空军科学研究办公室拨款 FA9550-18-1-0494 的部分资助。
我们考虑一个分布式学习环境,其中战略用户受到融合中心的激励,以基于本地数据训练学习模型。用户没有义务提供他们的真实梯度更新,而融合中心无法验证所报告更新的真实性。受此启发,我们将融合中心与用户之间的互动表述为重复博弈,体现了机器学习与博弈论之间尚未得到充分探索的相互作用。然后,我们基于联合梯度估计和用户行为分类方案为融合中心开发了一种激励机制,并研究了其对分布式学习收敛性能的影响。此外,我们设计了自适应零决定 (ZD) 策略,从而将经典的 ZD 策略推广到具有时变随机误差的重复博弈。理论和实证分析表明,融合中心可以激励战略用户合作并报告信息丰富的梯度更新,从而确保收敛。
我们提出了一种形式化方法,将向怀疑论者证明量子优越性的过程描述为由裁判监督的两个代理之间的互动游戏。该模型涵盖了目前存在的大多数量子优势验证技术。在这种形式化方法中,Bob 从量子设备上的分布中采样,该分布应该展示量子优势。然后,另一个玩家,即持怀疑态度的 Alice,被允许提出模拟分布,这些模拟分布应该可以重现 Bob 设备的统计数据。然后,Bob 需要提供见证函数来证明 Alice 提出的模拟分布无法正确近似他的设备。在这个框架内,我们建立了三个结果。首先,对于随机量子电路,Bob 能够有效地区分他的分布和 Alice 的分布意味着可以有效地近似模拟该分布。其次,找到一个多项式时间函数来区分随机电路的输出和均匀分布也可以在多项式时间内欺骗重度输出生成问题。这表明,在随机量子电路的设置中,即使是最基本的验证任务也可能无法避免指数资源。最后,通过采用强数据处理不等式,我们的框架使我们能够分析噪声对经典可模拟性和更一般的近期量子优势提案的验证的影响。
摘要:随着近年来空中交通需求的不断增长,安全风险评估对维护航空运输系统的运行安全、实现可持续发展具有重要意义。本文基于博弈论和云物元分析对空中交通管制(ATC)系统进行了安全风险评估。从人、机、环境和管理四个方面评估ATC系统的安全风险,引入博弈论中的纳什均衡来对指标进行权重计算。云物元评估采用模糊集和概率论中的云模型来取代传统物元理论中的确定性值,考虑到指标的随机性、模糊性和不相容性,通过计算指标与风险之间的标准云物元关联度来评估ATC系统的安全风险水平。本文通过引入并结合博弈论和云物元分析,扩展了研究范围。此外,以ATC系统为例,检验了该方法的适用性和鲁棒性,丰富了现有文献,指明了未来工作的方向。
组合博弈是博弈论的一个分支,它让我们进一步了解决策这一主题,并使用简单的博弈制定出导致各种结果的不同策略。它引入了理性思维,玩家根据结果做出决策。这种思维方式可以应用于经济学和金融学等更大的领域,使各方能够最大化自己的收入。在本文中,我们将从广阔的视角探索组合博弈分支中的博弈论。这将通过 Pick-Up-Bricks 游戏和博弈树来实现。然后,我们将深入研究组合博弈的一类,即常规博弈游戏。为了了解它们的工作原理,我们将以 Cut-cake 为例。我们将继续讨论四种不同类型的游戏、博弈总和以及常规博弈中位置的属性。之后,我们将讨论公正博弈,并通过分析 Nim 游戏来介绍 MEX 原则。最后,我们将将 MEX 原则应用于 Shade 游戏。