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非对称超市模型的报酬过程与性能优化研究
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作者 李泉林 丁园园 杨飞飞 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期411-431,共21页
超市模型具有操作简单、反应快速、实时管控等优点而成为研究大型网络资源管理的一个重要数学工具,它已经在物联网、云计算、云制造、大数据、交通运输、医疗卫生等重要实际领域中获得了极为广泛的应用.目前,非对称超市模型是这个研究... 超市模型具有操作简单、反应快速、实时管控等优点而成为研究大型网络资源管理的一个重要数学工具,它已经在物联网、云计算、云制造、大数据、交通运输、医疗卫生等重要实际领域中获得了极为广泛的应用.目前,非对称超市模型是这个研究方向上的一个重要课题.在本文中,我们研究了一个非对称超市模型.由于M个服务台不相同,所以到达顾客的路径选择策略表现得较为复杂:它不仅与队长和服务速度有关,而且也与服务台的信誉有关.为此,我们利用决策方法构造了非对称超市模型的路径选择策略.基于此,我们利用马氏报酬过程及其优化技术,建立了这个非对称超市模型的泛函报酬方程,并给出了这些泛函报酬方程的一个值递推算法;通过对这个报酬函数的一个相向优化,提供了这类非对称超市模型研究中的一个性能评价准则.为了理解非对称超市模型是如何通过客观条件与主观行为来实施对大型网络资源进行有效管控,本文的研究方法与结果在这个方向上首次提供了一些必要的理论依据. 展开更多
关键词 非对称超市模型 路径选择策略 马氏报酬过程 报酬函数 值递推算法
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基于小世界网络模型的知识密集型服务业集群的知识传播分析 被引量:1
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作者 张庭发 徐维爽 郭莹 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2011年第16期131-134,共4页
知识密集型服务业集群和其它网络一样,也具有典型的小世界网络特征。在对知识密集型服务业集群的基本内涵和小世界网络应用现状分析的基础上,通过小世界网络的3个维度—平均路径长度、聚集系数、报酬函数,对知识密集型服务业集群进行了... 知识密集型服务业集群和其它网络一样,也具有典型的小世界网络特征。在对知识密集型服务业集群的基本内涵和小世界网络应用现状分析的基础上,通过小世界网络的3个维度—平均路径长度、聚集系数、报酬函数,对知识密集型服务业集群进行了深入分析,探讨了提高知识传播效率的有效途径和对策,为进一步研究知识密集型服务业集群的管理创新提供了数量分析。 展开更多
关键词 知识密集型服务业集群 小世界网络 平均路径长度 聚集系数 报酬函数
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基于公司治理指数的经理层激励机制分析 被引量:1
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作者 刘晓磊 马召勇 《北京工业大学学报(社会科学版)》 CSSCI 2008年第4期33-37,共5页
针对我国上市公司激励约束机制的发展明显滞后于经理层治理的发展问题,利用历史方法,分析了现有激励约束机制——年薪制、持股制和利润分享制的作用,构建了改进的激励约束性报酬函数。
关键词 经理层治理 评价指数 激励约束机制 报酬函数
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一种最优规划程序设计语言OPPLFC
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作者 刘一松 李倩倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期3007-3009,共3页
提出了一种基于流演算的最优规划程序设计语言OPPLFC(optimal planning programming language basedon fluent calculus)。通过定义动作表达式来描述顺序、并发、非确定选择等复杂动作,利用最优规划算子实现最优规划。OPPLFC的最优规划... 提出了一种基于流演算的最优规划程序设计语言OPPLFC(optimal planning programming language basedon fluent calculus)。通过定义动作表达式来描述顺序、并发、非确定选择等复杂动作,利用最优规划算子实现最优规划。OPPLFC的最优规划算子是通过引入强化学习报酬函数的多次离线执行。当与前一次离线执行所得的报酬相比较,值小则所得的动作序列为当前最优规划。给出了OPPLFC语言的组成、程序语义及其实现。最后,通过实例验证了OPPLFC语言的可行性。 展开更多
关键词 流演算 流演算执行器 报酬函数 最优规划算子 程序设计语言
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人力资源价值计量研究
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作者 陈海燕 《技术经济》 2000年第6期55-57,共3页
关键词 人力资源 价值计算模式 工员水平 报酬函数模式
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风险敏感马氏决策过程与状态扩充变换
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作者 马帅 夏俐 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期181-191,共11页
在马氏决策过程中,过程的随机性由策略与转移核决定,优化目标的随机性受随机报酬与随机策略的影响,其中随机报酬往往可通过简化转化为确定型报酬。当优化准则为经典的期望类准则,如平均准则或折扣准则时,报酬函数的简化不会影响优化结... 在马氏决策过程中,过程的随机性由策略与转移核决定,优化目标的随机性受随机报酬与随机策略的影响,其中随机报酬往往可通过简化转化为确定型报酬。当优化准则为经典的期望类准则,如平均准则或折扣准则时,报酬函数的简化不会影响优化结果。然而对风险敏感的优化准则,此类简化将影响风险目标值,进而破坏策略的最优性。针对该问题,状态扩充变换将随机信息重组进扩充状态空间,在简化报酬函数的同时保持随机报酬过程不变。本文以三种定义于累积折扣报酬的经典风险测度为例,在策略评价中对比报酬函数简化与状态扩充变换对风险评估的影响。理论验证与数值实验均表明,当报酬函数形式较为复杂时,状态扩充变换可在简化报酬函数的同时保持风险测度不变。 展开更多
关键词 马氏决策过程 状态扩充变换 风险 报酬函数简化
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