本文探讨了在不完全信息条件下，单一个领导者和多个追随者的生态工业链中的定价决策问题。在当今社会，传统的生产模式导致了大量资源的开采和能源的消耗，同时在生产和消费过程中，大量的废弃物和污染物被排放到环境中，这不仅对生态平衡造成了影响，也对社会环境构成了威胁。在这种背景下，生态工业链的概念被提出，目的是减少对环境的负面影响，实现资源的循环利用。 生态工业链定价决策对链条各环节的合作至关重要，然而，相关研究并没有对生态工业链中的定价策略给予足够的关注。生态工业链中存在着一种结构，其中有一个领导者和多个追随者，这种结构在定价策略上有着独特的特点，需要特别分析。在不完全信息的条件下，参与方所掌握的信息是有限的，这种情况下各方如何进行有效的定价决策是一个复杂的问题。 在论文中，作者提出了静态贝叶斯均衡的定义，并构建了一个静态贝叶斯博弈模型来分析不完全信息条件下的定价决策问题。为了使问题更加可解，作者将整个博弈过程拆分为多个子博弈过程，并将不完全信息转化为完全信息情况下的子博弈来求解。通过这种方法，作者能够分析出在制造商主导下的动态贝叶斯博弈模型中的Stackelberg均衡解。为此，作者开发了一种遗传算法，用以求解这些子博弈的Stackelberg均衡解，并通过实例计算验证了模型和方法的有效性。 关键词“定价决策”指向了价格制定是生态工业链运作的核心问题；“生态工业链”反映了研究对象的特点；“博弈论”用于指导决策过程中的各方行为分析；“不完全信息”体现了信息不对称这一现实情境；而“一主多从”则描述了生态工业链中的层级结构。这些关键词为我们揭示了研究的维度和所使用的主要分析工具。 在具体分析中，首先定义了不完全信息下的静态贝叶斯均衡，为后续的分析奠定了基础。接着，构建了静态贝叶斯博弈模型，为定价决策提供了一个分析框架。在此基础上，论文进一步分析了不完全信息下的动态贝叶斯博弈过程，将其拆解为多个子博弈，并提出了通过遗传算法求解Stackelberg均衡解的方法。这种方法的提出有助于处理生态工业链中可能出现的复杂决策问题。 在实际应用中，这些模型和方法可以帮助生态工业链中的企业更好地制定价格策略，实现链中不同企业的合作共赢。例如，主导企业可以利用自身的优势地位来影响其他企业的决策，而追随者企业则需要根据主导者的行为和自身的信息来调整策略。这种模型对于理解生态工业链中的动态互动和竞争具有重要意义。 本文的研究对于理解和指导实际中的生态工业链定价决策提供了理论支持，尤其是对于如何在信息不对称的情况下进行有效的决策有着重要的意义。通过这种研究，我们能够为生态工业链的发展提供科学的管理建议，促进资源的高效利用和环境的可持续发展。

生态工业链定价决策研究主要探讨了在不确定性需求影响下，如何通过合理的定价策略来优化生态工业链中的资源配置和产品销售。本文基于一个两阶段的生态工业链模型，考虑了副产品（即下游企业生产过程中产生的副产品作为上游企业的原材料）的库存影响，以及副产品的定价问题。在研究中，将下游企业的购买量定义为不确定性需求，而副产品的库存量则认为是确定的。根据副产品的库存量与下游企业购买量的不同情况，本文采用博弈论作为理论基础，研究了两种主要的定价决策：顺序博弈均衡（Stackelberg均衡）和合作博弈均衡（协调定价决策）。 生态工业链是一个以生态依赖性关系为纽带，形成的工业链或网络。与传统供应链不同，生态工业链具有自然界生态系统的一些属性，企业之间通过资源共享构建联盟，形成无废弃物的生态链。生态工业链中，一个企业的副产品可作为另一个企业的原材料，形成闭环的物质流动系统。在这样的体系中，上游和下游企业在构建过程中存在不同的私人利益，而且企业之间需要通过协调合作来实现整个链条的优化。 文章指出，对于运行中的生态工业链，定价策略问题非常重要，因为它直接关系到企业间合作的成败。然而，针对这一问题的研究相对较少。在已有的研究中，Wang Xiu-li分析了在构建过程中，上下游企业私人利益的不同，提出了根据利益相关者的不同需求构建生态工业链的方法。而Chen Jie则运用博弈论，分析了在绿色原材料和非绿色原材料同时出现在市场条件下的环境购买模型，并提出了一些改善环境购买的策略。尽管如此，如何在生态工业链运作阶段解决定价问题，依然是个需要更多关注的课题。 本文的研究背景是典型的两阶段生态工业链，在这一背景下，下游企业的购买量是不确定的，副产品的库存则是确定的。研究涉及了两种情境：下游购买量高于或低于副产品库存量。作者通过博弈论，研究了副产品定价的策略问题。通过顺序博弈均衡和合作博弈均衡的获得，本文提出了解决生态工业链定价问题的理论框架和方法，为生态工业链中企业之间的合作提供了有效的决策支持。 关键词包括“生态工业链”、“博弈论”、“不确定性需求”和“定价决策”，这四个关键词准确概括了本文的研究重点。生态工业链作为主题，探讨了生态依赖性关系下工业链的构建与运作；博弈论是分析企业间如何在不确定性环境中进行决策的工具；不确定性需求是影响工业链运作的一个关键因素；定价决策则是生态工业链管理的核心内容。 面向不确定需求的生态工业链定价策略研究，是将博弈论和生态工业链理论相结合，解决一个实际管理问题的尝试。通过构建模型和分析不同博弈情境下的定价均衡，作者给出了企业如何在副产品库存和下游购买量不确定性条件下进行有效定价的理论指导。这不仅丰富了生态工业链领域的理论研究，也为实际操作提供了有益参考。

心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

Kaggle-SMS-Spam-Collection-Dataset-：使用NLTK和Scikit-learn分类为垃圾邮件或火腿邮件

ISO 17387:2008 specifies system requirements and test methods for Lane Change Decision Aid Systems (LCDAS). LCDAS are fundamentally intended to warn the driver of the subject vehicle against potential collisions with vehicles to the side and/or to the rear of the subject vehicle, and moving in the same direction as the subject vehicle during lane change manoeuvres. This standardization addresses LCDAS for use on forward moving cars, vans and straight trucks in highway situations.

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书对不确定条件下的决策算法作了广泛的介绍，内容涵盖了与决策有关的各种主题，介绍了基本的数学问题公式和解决这些问题的算法。 ◉ 目录： 第一部分：概率推理 - 表征 - 推理 - 参数学习 - 结构学习 - 简单决策 第二部分：顺序问题 - 精确解法 - 近似值函数 - 在线规划 - 政策搜索 - 政策梯度估计 - 政策梯度优化 - 角色批判方法 - 政策验证 第三部分：模型的不确定性 - 探索和利用 - 基于模型的方法 - 无模型的方法 - 模仿学习 第四部分：状态的不确定性 - 信念 - 准确的信念状态规划 - 离线信念状态规划 - 在线信念状态规划 - 控制器抽象 第五部分：多Agent系统 - 多Agent推理 - 序列问题 - 状态的不确定性 - 协作代理

在本文中，我们提出了一种深度强化学习方法，以评估虚拟创建的自动驾驶场景的性能。 马尔可夫决策过程用于将车辆状态映射到动作。 折扣和奖励功能也包含在决策策略中。 为了处理导致强化学习的标准不稳定的高维度输入，我们使用了经验重播。 为了进一步降低相关性，我们使用迭代更新来定期更新Q值。 基于随机目标函数的亚当优化器与整流线性单元激活函数一起用作神经网络中的优化器，有助于进一步优化过程。 这款自动驾驶汽车不需要任何带有标签的训练数据即可学习人类的驾驶行为。 受现实情况启发，基于动作的奖励功能用于训练车辆。 在我们的方法中已经证明，经过多次迭代，虚拟制造的车辆会产生无碰撞运动，并执行与人类相同的驾驶行为。

Decision_Tree_ID3：使用ID3算法从训练数据集（CSV文件）创建决策树。

可伸缩高效视频编码（SHVC）是高效视频编码（HEVC）的扩展。 由于用于HEVC的编码过程非常复杂，因此用于SHVC的编码过程甚至更加复杂，因此提高其编码速度非常重要。 在本文中，我们提出了一种用于质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法。 最初，仅检查部分模式以根据模式及其对应的Hadamard成本（HC）之间的关系确定局部最小点（LMP）； 然后通过跳过基于它们的层间相关性和纹理特征指示的可能性很小的深度来仅检查部分深度。 实验结果表明，该算法平均可提高编码速度61.31％，编码效率损失可忽略不计。

pdf