摘要 - 市场和可再生能源不确定性为商业虚拟发电厂(VPP)的专业面向产品和生成调度问题带来了挑战。为了应对这些挑战,本文提出了一个两阶段的Minimax遗憾(MMR)模型,以获得最佳的VPP产品计划和固定计划策略。为了解决强烈的NP双阶段MMR问题,我们首先将其重新将其重新将其重新定为两阶段的可靠优化(TSRO)问题,然后使用固定的求助方法将其重新构成,然后使用列和构造一代一代算法来解决它,这已经证明了解决TSRO问题的有效性。在数值实验中,我们通过将MMR方法与最大化方法方法和不同假设下的完美信息方法进行比较来评估MMR方法的性能。索引术语 - 虚拟发电厂(VPP),不确定性,min- imax遗憾(MMR),两阶段强大的优化(TSRO),列和构造生成(C&CG)
恐怖分子利用策划恐怖袭击的相同执行功能,可以考虑袭击结果可能在某种程度上不完美,他会后悔没有选择不同类型的袭击或不同的目标。他可以预期后悔。在恐怖主义研究中,关于媒体对恐怖袭击的报道量与恐怖主义事件之间的关系的文章很多。后悔理论是一个框架,用于理解预期的后悔情绪如何影响决策过程,它将我们的注意力从一般意义上的报道量争论引向对不同恐怖主义行动结果的呈现。我们的分析为研究人员在发展我们对主流媒体报道和恐怖组织出版物影响恐怖分子选择的机制的理解方面提供了建议。关键词:预期后悔、后悔理论、媒体、恐怖袭击、恐怖主义研究、主流媒体、恐怖组织出版物。
现在我们知道如何计算纳什均衡了:只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈,策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中,其中 A 中的条目根据以下条件进行采样:100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考:镜像邻近算法,它是一种离线优化算法,以 O 1 的速率收敛到纳什均衡