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World File Search System混合策略
1简介2战略形式游戏
最后一个讲座的重点是调查两人零和游戏中的战略决策。零和游戏模拟战略环境，有两个玩家具有直径为目标的目标。我们询问了在这种情况下是什么构成合理战略行为的问题，并探讨了为此目的的安全策略的可行性。回忆说，安全策略的基础是每个决策者都采用对手的最差模型，因此，安全策略可能是最高可能的最差案例保证，即被称为安全级别。虽然安全策略有可能是高度保守的，但我们证明了安全策略在零和游戏中并不是固定的，因为在考虑混合策略时，这两个玩家都保证具有相同的安全水平。这意味着，如果一个玩家正在执行安全策略，那么另一个玩家的安全策略也是最佳响应。
可证明有效的离线多智能体强化...
逐点集中是计算每个状态-动作对的置信区间的标准技术 [Azar 等人，2017 年；Liu 等人，2021 年；Xie 等人，2021b 年；Cui 和 Du，2022 年]。然而，由于 NE 可以是混合策略，因此对 MARL 的直接扩展会受到多智能体诅咒的影响。与逐点集中技术不同，策略集中直接估计每个策略，这允许更严格的置信区间，从而避免对联合动作空间的依赖。我们在第 1.2 节中给出了技术概述。此外，我们表明策略置信界限始终是一个凸函数，因此经验最佳响应策略始终可以是确定性策略，这对计算效率至关重要。
简化电子和神经系统之间的接口，实现双向电化学通信
集成的神经元和电极可介导与神经元的有效电化学通信。我们的大脑拥有无数的突触，它们是快速信号传输和处理的复杂单元。突触是神经元的一个亚细胞区域，它通过将神经递质从突触前末端扩散到突触后膜，跨越约 20 纳米的窄带，实现有效的神经元间化学信息传递。1 电化学神经接口的一个有前途的研究方向是开发利用大脑内源性机制（如突触传递）传输信号的方法。将突触与外部设备集成的神经接口子类可称为突触接口。尽管突触接口尚处于开发早期阶段，但由于其与生物突触相似，因此有望实现稳健、有效的双向通信。这是电化学神经接口的众多新兴趋势之一，该接口采用生物混合策略来增强与生物系统的接口。2
学年教学大纲全球战略理论CFU 9 1st ...
CFU 9 1 ST模块：Paolo Paesani教授第二模块：Bruno Chiarini教授教授课程描述该课程分为两个模块（国际经济学和游戏理论简介）。第一个模块为学生提供了付款平衡和开放经济中的凯恩斯主义收入支出模式，概述了一个国家与世界经济之间的经济和金融联系。第二个模块是游戏理论的介绍。将通过纯粹的策略和混合策略以及平衡的不同改进（向后感应，子游戏次数完美的NASH平衡）来分析主导地位和NASH平衡的标准。还将提供贝叶斯平衡和重复游戏的介绍。课程在经济，政治和经济政策领域使用了几个例子。今年我们将使用战略框架来分析乌克兰与俄罗斯之间的冲突。
引用本文：尼尔斯·霍尔格·施赖伯（2022）：人、国家与太空战争：新现实主义与俄罗斯对美国的制衡战略
摘要 本文旨在通过对俄罗斯联邦天体安全政策进行案例研究，为新现实主义在外层空间安全事务方面的有限学术领域做出贡献。近年来，俄罗斯已成为国际外层空间政治的关键参与者之一。然而，俄罗斯发展太空防御资产的同时，在国际组织中发起外交倡议，呼吁避免外空军备竞赛的战略是模糊的。我认为，新现实主义范式通过强调当代外层空间安全事务日益加剧的平衡轨迹阐明了这一案例。首先，从新现实主义对陆地国际政治的学术研究中得出关于国家在外层空间军备和军备控制领域行为的假设。然后针对俄罗斯的太空安全政治案例进行假设检验。有人认为，俄罗斯采用内外平衡的混合策略，并务实地利用国际机构来利用其在外层空间的经济劣势地位，与美国展开以竞争为主的行动。
用于及时更新的非合作多址博弈
摘要 — 我们考虑一个自私节点网络，这些节点希望尽量缩短它们在其他节点上的更新时间。节点使用基于 CSMA/CA 的访问机制通过共享频谱发送更新。我们将由此产生的竞争建模为非合作的一次性多址接入博弈，并研究两种不同介质访问设置的均衡策略 (a) 碰撞比成功传输短，(b) 碰撞更长。我们研究 CSMA/CA 时隙中的竞争，其中节点可以选择传输或保持空闲。我们发现介质访问设置对节点具有强大的激励作用。我们表明，当碰撞较短时，传输是一种弱主导策略。这导致所有节点都在 CSMA/CA 时隙中传输，从而保证发生碰撞。相反，当碰撞较长时，不存在弱主导策略，并且在时隙开始时的某些条件下，我们得出混合策略纳什均衡。
自我预测通用人工智能
强化学习 (RL) 算法通常利用学习和/或规划技术来得出有效的策略。事实证明，将这两种方法结合起来在解决复杂的顺序决策挑战方面非常成功，AlphaZero 和 MuZero 等算法就是明证，它们将规划过程整合到参数搜索策略中。AIXI 是通用贝叶斯最优代理，它利用通过全面搜索进行规划作为寻找最优策略的主要手段。在这里，我们定义了一个替代的通用贝叶斯代理，我们称之为 Self-AIXI，与 AIXI 相反，它最大限度地利用学习来获得良好的策略。它通过自我预测自己的动作数据流来实现这一点，这些数据流的生成方式与其他 TD(0) 代理类似，是通过对当前的在策略（通用混合策略）Q 值估计采取动作最大化步骤来生成的。我们证明 Self-AIXI 收敛到 AIXI，并继承了一系列属性，如最大 Legg-Hutter 智能和自我优化属性。
一种模型预测控制方法共享控制中混合
摘要 - 共享的控制方法在苛刻的任务中分配了人类操作员和机器人之间的控制，从而使协作能够利用各自的优势和专业知识。共享任务通常涉及将人类控制输入与（预算计划的辅助轨迹结合在一起的算法）的混合算法。传统的混合技术（例如线性混合）计算组合输出，但不能保证这种共享运动的可行性，也不能确保遵守安全性或与任务相关的约束。本文提议通过将混合策略作为解决最佳控制问题的解决方案来解决可行性和安全性，从而实施环境限制，任务要求和物理能力。使用模型预测控制方法来解决优化问题，并通过预测回收时间范围内的机器人运动来预测约束。我们在模拟和现实世界的拾取和地距离传统实验中评估了这种方法。实验研究将模型预测控制方法与线性混合和完整的近距离进行了比较。结果表明，新框架提供了重大改进，因为它提供了更安全，更准确和可重复的响应。
第三章 战略制定
1.稳定战略 为保持业务成功，公司在客户群方面逐步提高功能绩效。例如，一家复印机公司为现有客户群提供更好的售后服务，以提高公司和产品的形象，增加配件和耗材的销售。 2.扩张战略 一家公司大幅扩大其客户群的范围，以提高其绩效，无论是单独还是与其他公司联合。例如，一家印刷公司从传统的活字印刷改为桌面出版，以提高产量和效率。 3.紧缩战略 一家公司大幅缩小其客户群的范围，以提高其绩效，无论是单独还是联合。例如，一家公司医院决定只专注于专科治疗，并通过减少对通常利润较低的一般病例的承诺来实现更高的收入。 4.组合战略 一家公司在不同业务中同时或在同一业务的不同时间采用稳定、扩张和紧缩的混合策略，目的是提高其绩效。例如，一家油漆公司继续提供装饰漆，以便为客户提供更多种类的产品（稳定性），并将其产品范围扩大到包括工业和汽车油漆（扩张），同时决定关闭承担大规模涂装工作的部门（裁员）。