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World File Search System混合策略
混合策略 - 2024年4月22日，第2期
•游戏可以建模现实生活中的情况，但模型实现很重要。•正常形式的非合作（战略）游戏包括玩家，玩家的策略以及为所有策略提示的功能。•各种概念可以帮助预测/分析游戏的结果： - 主要策略 - 帕累托最优性 - （纯）纳什均衡•我们分析了许多示例游戏：囚犯的困境，伙伴之战，鸡肉，惩罚，惩罚和猜测数字。•纯净的纳什平衡并不总是存在。
使用随机策略网络寻找无梯度的连续动作博弈的混合策略均衡
我们研究在无法获得梯度的情况下计算连续动作博弈的近似纳什均衡的问题。这种游戏访问在强化学习环境中很常见，其中环境通常被视为黑匣子。为了解决这个问题，我们应用了零阶优化技术，将平滑梯度估计量与均衡寻找动力学相结合。我们使用人工神经网络来模拟玩家的策略。具体而言，我们使用随机策略网络来模拟混合策略。这些网络除了接收观察结果外，还接收噪声作为输入，并且可以灵活地表示任意依赖于观察结果的连续动作分布。能够模拟这种混合策略对于解决缺乏纯策略均衡的连续动作博弈至关重要。我们使用博弈论中纳什收敛指标的近似值来评估我们方法的性能，该指标衡量玩家从单方面改变策略中可以获得多少益处。我们将我们的方法应用于连续的 Colonel Blotto 游戏、单品和多品拍卖以及可见性游戏。实验表明，我们的方法可以快速找到高质量的近似均衡。此外，它们还表明输入噪声的维度对于性能至关重要。据我们所知，本文是第一篇解决具有无限制混合策略且没有任何梯度信息的一般连续动作游戏的论文。
以显著性图为指导的有效混合策略
数据增强现在是图像训练过程的重要组成部分，因为它可以有效地防止过度拟合并使模型对噪声数据集更加稳健。最近的混合增强策略已经取得了进展，可以生成可以丰富显着性信息的混合掩码，这是一种监督信号。然而，这些方法在优化混合掩码时会产生很大的计算负担。出于这个动机，我们提出了一种新颖的显着性感知混合方法GuidedMixup，旨在以较低的计算开销保留混合图像中的显着区域。我们开发了一种高效的配对算法，该算法致力于最小化配对图像的显着区域的冲突并在混合图像中实现丰富的显着性。此外，GuidedMixup通过平滑地插值两个配对图像来控制每个像素的混合率以更好地保留显着区域。在多个数据集上的实验表明，GuidedMixup 在分类数据集上实现了数据增强开销和泛化性能之间的良好平衡。此外，我们的方法在损坏或精简数据集的实验中也表现出良好的性能。
4 混合策略均衡
战略博弈的纳什均衡是一种行动概况，其中每个玩家的行动都是在其他所有玩家的行动的情况下最优的（定义 23.1）。这种行动概况对应于理想情况的稳定状态，其中对于游戏中的每个玩家来说，都有一个个体群体，并且每次游戏时，都会从每个群体中随机抽取一名玩家（参见第 2.6 节）。在稳定状态下，每个玩家在玩游戏时的行为都是相同的，并且没有玩家希望改变自己的行为，因为他们知道（根据自己的经验）其他玩家的行为。在稳定状态下，每个玩家的“行为”都只是一种行动，并且每个群体中的所有玩家都选择相同的行动，游戏的每次游戏结果都是相同的纳什均衡。更一般的稳定状态概念允许玩家的选择发生变化，只要选择模式保持不变。例如，给定群体的不同成员可能会选择不同的行动，每个玩家在玩游戏时都会选择相同的行动。或者，每个人在每次玩游戏时，都可能按照相同的、不变的分布概率地选择自己的行动。这两个更一般的稳定状态概念等同于
一种实现低成本光氧化还原催化的生物混合策略...
摘要 自然系统通过高效和宽带能量捕获来驱动光合作用的高能反应。过渡金属光催化剂同样将光转化为化学反应性，但受限于光操作并且需要蓝光至紫外激发。在光合作用中，光捕获和反应性都通过分离到不同的位点得到了优化。受这种模块化架构的启发，我们通过将光合集光蛋白 R-藻红蛋白 (RPE) 共价连接到过渡金属光催化剂三(2,2 0-联吡啶)钌(II) ([Ru(bpy) 3 ] 2+ ) 来合成生物混合光催化剂。光谱研究发现，吸收的光能有效地从 RPE 转移到 [Ru(bpy) 3 ] 2+ 。生物混合光催化剂的实用性通过增加硫醇-烯偶联反应和半胱氨酰脱硫反应的产率来证明，包括在红光波长下恢复反应性，其中[Ru(bpy) 3 ] 2+单独不吸收。
车辆估值的混合策略 - UON数字存储库
肯尼亚的车辆数量每年以12％的速度增长，截至2018年，国家注册舰队为400万。所有这些车辆都必须定期估值，原因是多种原因不限于保险，转售，租赁和会计。因此，重要的是要有一个易于使用，可靠，易于使用的系统，该系统可以确定车辆的价值，并给出有关该车辆的某些特性。从不同估值师获得的相同车辆获得的值的变化暴露了当代汽车估值系统中的违规行为。在需要快速汽车估值服务时，缺乏一致，准确且随时可用的工具来执行所需的估值，因为获得估值的汽车的主要方法是与有执照的评估公司或保险代理商的专家联系。现有的汽车估值机制主要依靠专家意见和使用公式来计算二手车的复合年度折旧，该折旧是从0英里处的价格中减去的，多年来根据通货膨胀进行了调整。已经尝试通过使用机器学习来自动化车辆估值，这产生了令人鼓舞的结果。已采用多元回归分析来确定对车辆值最大的车辆性质，并预测不同参数的给定值。这种方法也已成功地用于其他领域，以估计土地和FMCG等资产。在这项研究中，采用多代理系统体系结构封装了三个用于车辆价值预测的回归模型，以及一种自然语言处理模型，以从非结构化文本中从车辆描述中提取车辆功能。构建和培训了这三个模型以生成预测，每个模型都利用了基于SVM的回归和神经网络（ANN）在WEKA中的实现，或者在WEKA中实现了，或WekadeEplearning 4J版本3.8.5提供的深度学习回归。最佳性能模型为车辆估值提供了可靠的选择，其相对平均误差为11％，仅在可能的200,000条记录中接受了1000行数据的培训，因此被用于功能原型的设计。鉴于这项研究的时间，预算和计算资源限制，在给定时间，数据和计算能力的情况下，提高预测模型的性能有很大的潜力。
零售混合策略对性能的影响和...
1经济学和商业学院，印度尼西亚雅加达塔鲁马纳加拉大学 *通讯作者。电子邮件：tonyn@fe.untar.ac.id摘要本研究旨在从经验上确定小型零售业务的零售混合物（包括物理设施，商品销售，定价，促销，服务，服务和组织 /人员）是否对小型零售业务的绩效产生影响及其竞争优势。所使用的抽样方法是目的抽样，其中在坦格朗的小型零售业务中总共吸引了280名受访者。使用的数据分析技术是使用Lisrel版本8.8来检验假设的结构方程建模（SEM）。结果表明，零售混合策略，包括物理设施或位置，商品销售，服务和组织 /人员对零售商的绩效有影响。同时，定价和促销对零售商的绩效没有影响。此外，零售企业表现对竞争优势有影响。这些结果需要小型零售业务的注意，以不断改善零售混合策略的组合，要么已经对业务绩效产生影响，因为良好的绩效会影响他们在该领域的竞争优势。关键字：零售混合，性能，竞争优势，SEM1。引言小型业务在许多研究中都很重要。这种业务足够多，甚至成为许多人的收入来源之一，并且能够提供很多就业。可以在零售混音中找到。[1]说，零售业务是全球经济学的潜在来源之一，因为零售商店能够提供大量就业。在经营零售业务时，有很多障碍，尤其是零售商出售更多产品的较高竞争。[2]指出，大多数零售业务在面对很多竞争者方面无法生存，因为许多零售商的表现不佳。观点解释说，绩效是实现卓越竞争优势的主要投资。这样做，零售商必须能够提高其性能。零售策略的作用是实现良好绩效的重要因素。内部的零售策略包括服务[3]，位置[4]，[5]，产品选择[6]，并对性能产生影响；然后性能会影响竞争优势[7]。这项研究是通过先前研究的三个不同变量进行的。零售商开展业务的成功，需要能够发挥零售混合物的结合，以实现绩效和竞争优势。这项研究的问题可以提出为：（1）物理设施或位置是否对小零售业务绩效产生影响？（2）商品对小零售业务有影响
1 引言 2 混合策略博弈的战略形式
上一讲重点研究了有限战略形式博弈中的战略决策。我们介绍了著名的纳什均衡解决方案概念，该概念可视为所有参与者都充当应急优化者的行动概况。在不存在主导策略的情况下，我们将纳什均衡解决方案概念视为战略行为的合理描述，并重点分析与此建模选择相关的关键问题，这些问题涉及纳什均衡的存在性和唯一性。与此描述性建模选择相关的挑战之一是，纳什均衡不一定存在于给定博弈中，因此此建模选择不完整且不令人满意。本章将重点解决此问题，将我们的注意力从纯策略转移到混合策略。
混合策略在小学数学应用题解答中的应用
本研究旨在评估一种名为混合策略的替代教学方法的有效性。它旨在最大限度地减少学生常犯的错误，即理解和转换错误，并旨在帮助学生将应用题视为一个故事情节，使用混合策略来完成。该策略是一个循序渐进的指导，旨在提高学生对数学应用题的想象和感知。该策略结合了使用图形表示来提高学生的想象和疑问词（谁、什么、哪里、何时和如何），使用助记符 Mr. How 和他的 4 个战士来促进学生在解决 1 步和 2 步应用题时的理解。该研究涉及文莱达鲁萨兰国文莱-穆阿拉区一所地方公立学校的 39 名 5 年级学生。在收集数据时使用了四种研究工具：诊断前测、诊断后测、纽曼错误分析访谈和干预课程期间的一般观察。对学生书面测试答案的分析显示，学生犯了所有五种纽曼错误，而本研究中最常见的错误类型是理解错误。进一步的分析表明，使用混合策略可以最大限度地减少理解和转换错误。然而，学生的后测分数只略有提高，这对本研究中使用的混合策略的有效性贡献很小。此外，学生对解决数学应用题的看法略有积极转变。