XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System效用理论
CSE 473：人工智能
§ 部分可观测性（道路状况、其他驾驶员的计划等）§ 噪声传感器（无线电交通报告、谷歌地图） § 交通建模和预测、安全线等极其复杂§ 缺乏对世界动态的了解（轮胎会爆裂吗？需要 COVID 测试吗？）§ 结合概率论 + 效用理论 -> 决策理论
COMP-424：人工智能
本课程介绍人工智能领域。我们将讨论如何定义自动系统中的智能，然后讨论如何设计和实现表现出智能行为的系统。课程的第一部分涵盖该领域的基本技术，包括搜索算法和约束满足问题。课程的第二部分涉及知识表示和涉及逻辑表示的规划。然后，我们将研究如何使用概率表示和效用理论开发在不确定的情况下执行复杂推理的代理。最后，我们将以人工智能的当前和未来潜在应用结束本课程。
超越有限理性 - eScholarship
错误的决定会带来灾难性的后果，大量文献表明，人类的判断和决策充斥着大量违反逻辑、概率论和预期效用理论规则的系统性行为。20 世纪 70 年代发现这些认知偏见，挑战了智人作为理性动物的概念，并深刻动摇了认知、神经和社会科学中经济学和理性模型的基础。四十年后，这些学科仍然缺乏能够解释人们认知偏见的严格理论基础。此外，设计有效的干预措施来纠正认知偏见并改善人类的判断和决策仍然是一门艺术，而不是一门科学。我在论文的第一部分和第二部分分别讨论了这两个基本问题。
超越有限理性 - eScholarship
错误的决策可能会带来灾难性的后果，大量文献表明，人类的判断和决策充斥着大量违反逻辑、概率论和预期效用理论规则的系统性行为。20 世纪 70 年代发现这些认知偏见，挑战了智人作为理性动物的概念，并深刻动摇了认知、神经和社会科学中经济学和理性模型的基础。四十年后，这些学科仍然缺乏能够解释人们认知偏见的严格理论基础。此外，设计有效的干预措施来纠正认知偏见并改善人类的判断和决策仍然是一门艺术，而不是一门科学。我在论文的第一部分和第二部分分别讨论了这两个基本问题。
政治经济学的死亡：经济思想的回顾
摘要 在下文中，作者试图提出他的论点：传统的政治经济学社会科学实际上早已消亡。他认为，自公元前 2500 年以来，美索不达米亚、埃及、中国和印度就已经存在相当发达的科学。这门科学的厄运始于 17 世纪初，并部分地在 19 世纪后期完成，这也是随着奥地利学派的兴起，卡尔·门格尔和他的追随者通过引入效用理论和边际主义概念发起攻击（针对他们的前辈——阶级主义者、马克思和社会主义者），从而发展出了一种替代性的经济思想流派。然而，阿尔弗雷德·马歇尔给了它最后一击，他完全忽视了旧科学的内容，发明了一个全新的微观经济学概念网络，使这门科学成为最终的牺牲品。约翰·M·凯恩斯在马歇尔的指导下也参与了这一时期，他提出了就业、利息和货币理论。到 20 世纪 30 年代末，政治经济学已走向衰亡。
任务工程和路线规划中的数字孪生决策支持
摘要：本文介绍了一种基于模型的系统工程 ( MBSE ) 方法，用于开发无人机系统 ( UAS ) 的数字孪生 ( DT )，并能够展示以任务工程 ( ME ) 为重点的路线选择能力。它回顾了 ME 的概念，并将 ME 与 MBSE 框架相结合以开发 DT。该方法通过一个案例研究进行了展示，其中 UAS 部署在有对手的军事环境中执行最后一英里交付 ( LMD ) 任务，路线优化模块根据各种输入向用户推荐最佳路线，包括对手行动对 UAS 造成的潜在损坏或破坏。优化模块基于多属性效用理论 ( MAUT )，该理论分析用户评估的预定义标准，这些标准将使 UAS 任务成功执行。本文表明，该方法可以执行路线选择的 ME 分析，以支持用户的决策过程。讨论部分强调了 MBSE 的关键构件，也强调了该方法的优点，该方法标准化了决策过程，从而减少了可能偏离预定义标准的人为因素的负面影响。
南里奥格兰德联邦大学
供应商管理对于零售行业的公司来说是一个重要的过程，因为它直接影响他们的竞争优势，影响最终产品的质量和业务成本。本研究的目的是提出一种评估零售公司供应商绩效的方法。为此，我们探索了与供应链管理、供应商选择流程和供应商绩效评估相关的方面。通过文献综述，可以分析最常用的评估方法和标准。这项工作分为六个阶段。第一部分是对公司供应商评估的背景和流程的分析。然后定义了方法、标准及其权重以及评估指标。最后对供应商进行了评估并验证了解决方案。所用的方法是MAUT（多属性效用理论）。该研究的主要结果包括：（i）确定 MAUT 方法的优点和缺点； (二) 获得与供应商评估相关的标准、权重和指标； （三）对公司某一部门供应商的绩效进行评估； （iv）分析特定供应商的标准，找出需要改进的点及其对研究公司战略的影响。
混合电动汽车充电站中可再生能源跟踪和优化
摘要：增加的电动汽车电流需要升级和扩展可用的充电基础设施。不受控制的充电周期极大地影响了电网，因此，可再生能源和电池存储已被整合到混合充电站解决方案中。在充电站添加可再生源和电池可以帮助“缓冲”网格所需的功率，从而避免峰值和相关的网格约束。迄今为止，尚未追踪来自电池的能量的来源。在本文中，提出了混合动力汽车充电站的解决方案，并提出了小规模的光伏系统和电池能量存储，以消除不受控制的电动汽车充电的不良影响，并准确地计算了来自电池中能量的可再生能源共享。电池和电动汽车充电水平的充电/放电时间表进行多准则优化的方法是基于多属性效用理论。优化标准包括最小化充电成本，可再生能源的最大化（来自太阳能电厂和电池）以及电池降解的最小化。使用遗传算法优化程序解决了该问题，该过程适合多准则优化函数。在一个说明性示例中测试了该方法，并且证明决策者的偏好极大地影响了最佳策略和最佳电池容量的选择。