神经网络模型讲义 蒙特卡洛算法和模拟退火的单纯形法

firmValueSim 概述 为了最大程度地减少内在估值方法中假设的负面影响，存在通过蒙特卡洛模拟对风险进行建模的可能性。 模型中的每个变量都是通过可以随机建模的假设得出的。 评估中蒙特卡洛的主要目的是通过整合多个参数结果的预期值来实现风险管理。 评估中风险管理的两种主要方法是通过基于树的方法或模拟方法。 使用模拟代替决策树的优点在于，不仅可以选择二进制输入方法，而且可以选择基础分布，因此具有很大的灵活性。 模拟的第一步是通过历史数据，最有可能的结果或市场共识来分配变量的分布。 分配分配后，将对每个参数分配的单个值进行抽样，并按照常规方式通过FCFF或FCFE进行折现现金流评估。 参考 Abrams，JB（2001）。 定量业务评估。 纽约：麦格劳-希尔。 Ballwieser，W.，＆Hachmeister，D.（2016年）。 应用程序：Prozess，《方法论与问题》。 Schä

蒙特卡罗模拟在周期性公司收益法估值预测中应用研究

python实现采用Alpha-Beta剪枝搜索实现黑白棋AI源码（人工智能期末作业）.zip 黑白棋 实验要求： 使用 『最小最大搜索』、『Alpha-Beta 剪枝搜索』 或 『蒙特卡洛树搜索算法』 实现 miniAlphaGo for Reversi（三种算法择一即可）。 使用 Python 语言。 算法部分需要自己实现，不要使用现成的包、工具或者接口。 Result： 实现 AIPlayer 类，采用 Alpha-Beta 剪枝搜索实现黑白棋 AI

基于深度强化学习的云工作流调度 有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索

基于几何光学、能量守恒定律及菲涅耳定律等相关理论，提出了一种双自由曲面半导体发光二极管(LED)准直透镜的光学设计方法，并给出了构建准直透镜模型详细的算法设计。自由曲面是一种关于中心轴旋转对称的曲面，该曲面的二维轮廓在非均匀有理B样条曲线的方法理论基础上，采用ProE软件搭建而成。通过蒙特卡罗光线追迹模拟发现，相比传统的单自由曲面准直透镜，双自由曲面准直透镜不仅提高了照度均匀性，而且在能量利用率上也有显著的提高。研究结果表明，采用双自由曲面将大大提升准直透镜的设计空间，改善LED透镜的光学性能。

运用蒙特卡罗模拟法计算单边的风险价值VaR

通过对要积分的超体积内大量随机选择的点的函数值进行平均，在 n 维空间中计算实值积分。 允许有有限或无限积分边界（即支持普通积分和不当积分），并且可以在同一域上同时集成多个函数。 超体积可以是任意形状的，只要它可以表示为坐标上的一系列逻辑条件即可。 积分器可用于像通常的一维有限积分这样简单的事情，也可以用于像奇形域上具有奇点的函数的 nD 不正确积分这样复杂的事情。 文件： mcint.m -- 积分器learnmcint.m -- 一个示例库，它将向您展示如何使用积分器jacobian.m -- 一个可选文件，它将为您计算坐标变换的雅可比

三维伊辛模型的蒙特卡罗模拟，吴洋，，本文采用蒙特卡罗方法模拟三维晶格系统伊辛模型。在不同温度下，分别模拟了具有简立方晶格、体心立方晶格及面心立方晶格相互作用

提供了基于序贯蒙特卡罗模拟法的配电网可靠性评估的matlab实现，包含两部分： 1.IEEE RTBS系统参数 IEEE RBTS可靠性测试系统的原始参数PDF文件，IEEE33节点系统原始参数EXCEL文件，IEEE RBTS BUS6参数的matlab文件； 2.基于序贯蒙特卡洛算法的可靠性评估主程序 利用节点影响分析法判断受影响的负荷，通过序贯蒙特卡洛算法完成配电网可靠性评估，提供了完整的matlab程序。 文档中提供了完整代码的获取方式