在这项研究中,游戏理论方法已用于执行使用时间(TOU)定价,并通过政府干预来实现可持续发展目标,以实现可再生和常规的能源供应链。此外,基于TOU定价的需求响应计划(DRP)也得到了提高,以改善功率生产者的利用和最终库的能源消耗模式。决策变量包括在低负载期,税率和补贴期间的常规和可再生能源价格。这些变量是在三种情况下确定的,其目标是最大化政府收入,最大化社会福利,最大程度地减少环境影响,以及生产商之间的合作和NASH的两场结构。通过向后诱导获得了三种情况下每个游戏的平衡解决方案。结果表明,与能源价格和关税有关的决策在实现可持续发展的目标,供应链成员的利润以及满足消费者需求方面起着重要作用。在所有三种情况下,政府收入功能和社会福利功能在NASH游戏中的价值比合作游戏中的价值更高,但是环境影响和生产商的Pro -Firt功能在合作游戏中的价值分别越来越高。©2022 Elsevier Ltd.
在当代景观中,对配备强大的批判性思维和解决问题技能的劳动力的需求达到了前所未有的水平。这些认知能力被认为是驾驶迅速发展的全球环境的复杂性的必要性,而各个行业的雇主越来越强调其招聘标准(世界经济论坛,2020年)。应对这种不断增长的需求,教育领域发生了重大的转变,强调着将策略纳入课程中培养这些基本技能的策略(国家研究委员会,2012年)。在这种教育发展中,一个特别有希望的途径是采用基于游戏的学习(GBL)。这种教学方法利用了游戏的内在吸引力和参与度,以创建积极促进参与和知识获取的交互式学习环境(Kinzer等,2015)。GBL对传统学习方法提供的优点是多方面的,并为批判性思维和解决问题的技能的发展做出了重大贡献。1.1。基于游戏的学习的吸引力
本研究开发并阐述了为 2019 年马耳他 PIC 国际会议所做的关于决策过程的研究。决策是在两个或多个行动方案之间进行选择的行为。在更广泛的问题解决过程中,决策涉及在问题的可能解决方案之间进行选择,这些决策可以通过直觉或推理过程或两者结合来做出。决策过程的研究被理解为人为因素的作用,在复杂的组织中变得特别有趣。本研究旨在分析组织内的有效团队如何制定更正确、更有效的决策,以获得最佳解决方案,克服典型的不确定性。本文描述了在复杂、时间紧迫、不确定、模糊和变化的环境中决策的出发点。使用一个典型案例(特内里费空难,1977 年)将使我们获得预期结果,即展示有效的决策过程(包括团队动态)如何有助于降低所有决策中存在的风险并减少错误。特内里费空难案例证实了我们的研究。事实上,在该案例中,群体动态被证明不起作用。因此,我们可以说,如果采用团队方法而不是更个人化的方法,结果可能会有所不同。
摘要 与以人为本的护理概念相关的综合文献综述研究。目的是确定有关该主题的科学文章的产出,认识到概念的核心要素、用户的特征以及发展此类护理的卫生服务。该研究于 2014 年 1 月至 2019 年 12 月在 LILACS、PubMed 和 Scielo 数据库中进行。样本包括 12 篇文章。以人为本的护理是一个多维概念,在科学文献中尚未得到很好的定义。该概念的核心要素是:尊重人们喜好的护理;其中包括参与临床决策的人员,需要专业的同理心,以改善用户与专业人员之间的沟通,并增强坚持治疗的纽带。文章指出,研究地点是为老年人、孕妇和慢性病患者提供服务的初级保健单位、转诊服务机构和医院。关键词:以病人为中心的护理;全面的医疗保健;修订。摘要 与以人为本的护理理念相关的综合文献综述研究。目的是确定有关该主题的科学文章的生成,认识到概念的核心要素、用户的特征以及发展此类护理的卫生服务。该研究于 2014 年 1 月至 2019 年 12 月在 LILACS、PUBMED 和 Scielo 数据库中进行。样本包括 12 篇文章。以人为本的护理是一个多维概念,在科学文献中尚未得到很好的定义。确定了该概念的核心要素:尊重人们喜好的护理;这包括参与临床决策的人员,需要专业的同理心,以改善用户和专业人员之间的沟通,并增强对治疗的依从性。文章中指出,研究地点是为老年人、孕妇和慢性病患者提供服务的初级保健单位、转诊服务机构和医院。关键词:以病人为中心的护理;全面的医疗保健;审查。摘要 对以人为本的护理概念相关文献的综合回顾研究。目的是确定有关该主题的科学文章的生成,认识到概念的核心要素、用户的特征以及发展此类护理的卫生服务。该研究于 2014 年 1 月至 2019 年 12 月在 LILACS、PUBMED 和 Scielo 数据库中进行。样本包括 12 篇文章。以人为中心的关注是一个多维概念,在科学文献中尚未得到很好的定义。该概念的核心要素如下:尊重人们喜好的护理;其中包括参与临床决策的人员,并需要专业的同理心,以改善用户和专业人员之间的沟通并增加对治疗的依从性的联系。文章指出,研究地点是初级保健单位、转诊服务机构以及为老年人、孕妇和慢性病患者提供服务的医院。关键词:以病人为中心的护理;全面的医疗保健;修订。
将人工智能(AI)集成到供应链管理中已成为提高当代业务运营效率和韧性的关键途径。本文在供应链优化的背景下探讨了AI的各种理论方法,划定了实现性能和适应性提高的途径。从历史概述开始,本文深入研究了供应链管理中AI技术的演变,阐明了这些方法如何改变了物流和运营的景观。这项探索的基础是关于基于供应链优化的数学建模和算法框架的讨论,为后续的AI应用提供了理论基础。本文的重点是将机器学习技术应用于需求预测和库存管理,该技术利用数据驱动的见解来优化资源分配并减轻与供求需求波动相关的风险。此外,网络理论和图形算法在优化供应链网络的结构和动态,实现有效的运输,分配和库存路由方面起着至关重要的作用。供应链中的战略决策是通过游戏理论的镜头来解决的,该理论提供了理论框架来建模多个利益相关者之间的交互并优化竞争环境中的结果。此外,群智能和多代理系统为复杂供应链生态系统内的协调和协作提供了创新的解决方案。进化算法和人工神经网络被讨论为供应链设计,预测分析和风险管理的强大工具,提供了优化各种操作领域决策过程的功能。此外,强化学习技术赋予了实时操作环境中动态决策的能力,从而促进了自适应和弹性的供应链管理实践。通过整合多种AI技术,混合方法提供了协同解决方案,这些解决方案利用了各种方法的优势,以应对供应链优化中的多方面挑战。通过理论见解和实际案例研究的综合,本文为AI驱动的供应链优化的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解。
1。简介:如今,随着网络的增长,数据正在广泛交换在网络上。每个成长领域的基本需求是交流。每个人都希望保护他或她的数据,以确保其个人或专业。为了掩盖原始消息的内容并确保只有预期的当事方才能读取和处理数据,密码学涉及将通信转换为不可知的形式。传输通信的人和接受通信的人是发送者和接收者。犯罪者是非法试图拦截通信的非法尝试。隐藏或隐藏的通信被称为溪流密码,而原始陈述被称为主流。加密是将纯文本转录为密文的过程,而解密是相反的。
交易的性质始终受到信息传递和技术的进步。从1850年代的电报引入到1867年爱德华·卡拉汉(Edward Calahan)的股票股票股票股票,股票价格和市场新闻的实时报告彻底改变了交易格局。这些创新使经纪人和交易者能够比以往任何时候都更快地访问信息,从而促进了更具动态和竞争性的市场环境。数字时代随着在线交易平台的出现带来了范式转变。Digitrade于1994年推出,Ameritrade的开创性在线经纪服务使交易者能够以最少甚至没有佣金的方式立即下订单。互联网引入了前所未有的速度和可访问性,同时提供了数据集成,仪表板和商业智能等工具,以提供更明智的决策。这种向电子交易的过渡也标志着传统地板交易者和经纪人的下降,因为算法交易成为中心阶段。能够分析市场状况和执行交易的自动化系统强调了交易生态系统中对技术的日益依赖。建立在这些发展的基础上,一个关键问题涉及基于量子计算的“量子交易”平台的潜在优势。量子计算的当前进步表明,数据处理的速度和效率提高;但是,这是Quantum计算机为竞争性交互问题提供更高质量的解决方案的能力,该问题为交易者提供了独特的价值。这可能与关键任务市场(例如Car-Bon Trading和其他绿色市场)特别相关。本文使用Games Chicken and Prines的困境来研究游戏理论交易模型,作为在量子交易平台上实施的重要例子。