摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式,同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP,作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线(即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等)的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线(即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线),并考虑了配电系统的运营约束,以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论,并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
我们评估了贸易政策对跨太空企业位置和随着时间的推移的位置的定量影响。我们开发了一个多国家,多部门动态的通用均衡贸易和空间模型,通过工人的前瞻性决策在何处提供劳动,企业的前瞻性决策,涉及在哪里定位生产,内源性资本结构积累,以及与部门链接的中级商品的贸易。我们使用跨部门和位置的企业人口统计数据将模型带入数据。我们使用该模型来研究贸易保护主义是否可以恢复美国制造业和公司的下降趋势;及其对跨空间和随着时间的生产位置的影响。我们以2018年美国与其主要贸易伙伴之间的进口关税提高为模型。我们发现,贸易政策的这些变化可能会导致制造业和公司的制造业持续增加。但是,这些影响不会恢复制造业和公司的长期下降。重要的是,生产的搬迁是以较高的价格成本,较低的家庭福利和对跨太空公司进入的企业的异质作用的成本。
我们为结构化限制提出了一个新颖的框架,我们称之为影响图匪。我们的框架使用图形模型来捕获动作,潜在变量和观察之间的复杂统计依赖性;因此,统一并扩展了许多现有的模型,例如共同的半伴侣,级联的匪徒和低级匪徒。我们开发了新颖的在线学习算法,这些算法学会在模型中有效地行事。关键思想是要跟踪模型参数的结构化分布,无论是外部还是大约。采取行动,我们将模型参数从其后部进行采样,然后使用影响图的结构来发现采样参数下最乐观的动作。我们在三个结构化的匪徒问题中凭经验评估了我们的算法,并表明它们的性能与特定问题的最新基准相比,它们的性能和更好或更好。
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目录 1 简介 1 2 概述 5 (a) 任命 Mott 为教授 8 (b) 宇宙射线研究的开始 10 (c) 其他战前研究 12 (d) 战后规划 15 第 2 章附录 18 3 管理 (a) 组织和委员会 20 (b) 实验室主任 27 (c) 政策和规划 31 4 研究和研究人员 (a) 理论物理 41 (b) 宇宙射线和粒子物理 50 (c) 实验固体物理 59 (d) 应用光学 65 (e) 聚合物 74 5 教学 (a) 院系历史 79 (b) 物理课程 86 (c) 实验室工作和辅导 93 (d) 考试和评估 98 (e) 研究生教学 103 (f) 课外教学106 6 校舍 107 7 统计资料 (a) 本科生人数 118 (b) 存活率 126 (c) 申请与录取 129 (d) 研究生人数 133 (e) 教职员工 134 (f) 非教职员工 136 8 财务 (a) 总体调查 138 (b) 鲍威尔和宇宙射线研究 141 (c) 研究生资助 143