博弈建模

matlab逆向博弈-Reversi应用案例。探索matlab在逆向博弈中的应用场景。

五、结果对比DATA PUMP EXP RMAN EXP Direct DATAPUMP-P开始时间1:04:47 1:20:09 1:33:36 20:44:41 22:02:11结束时间1:16:21 1:32:10 1:38:35 20:57:19 22:19:32总共用时12min 5min 13min 17min文件大小203M 182M 1.14G 190M 203M注：由于EXP直接路径和DataPump并行导出在测试时不是跟前三个测试在同一时间，虽然环境相同，但后两项测试时发现磁盘性能比较差，因此后两项的总耗时没有与前三项对比时间的意义，仅参考对于后两项操作的命令格式和注意事项

动态频谱接入的博弈理论，是认知无线电圈子里一个蛮有代表性的思路。它不是光讲原理，还把用户怎么抢频段、怎么做决策这些都用博弈论撸了一遍，思路挺清晰，实操意义也不小。如果你碰上频谱资源不够用的项目，或者在做频谱调度相关的研究，建议认真看看这篇论文，尤其是它里面的策略模型和仿真部分，讲得还挺透。

MATLAB代码演示了EvolutionaryGame中研究合作水平的初始代码。主程序的输入文件格式为txt，包含节点和边的信息。此外，工程还包括方格网络生成代码（Java）和斑点图生成方法（MATLAB），能够输出时序图并模拟ER、WS和SF模型的随机图。

Tamer Basar, Georges Zaccour（主编）的《动态博弈论手册》（, Springer国际出版）涵盖了动态博弈论的最新发展和应用。

主从博弈的优化算法思路挺有意思的，尤其是在共享储能和微网调度里用它来做决策模拟，感觉还蛮贴近实际场景的。代码是基于MATLAB写的，模型构建得还不错，运行效率也不低，想做类似方向的小伙伴可以拿来参考甚至二次开发。 模型里面主从两个层级分得挺清楚，主是运营商，决定电价；从是用户侧，考虑用电策略，博弈过程算是有点“你来我往”的味道，逻辑清晰，结果稳定。 要是你对博弈论、微电网优化或者储能系统调度感兴趣，这个项目蛮值得一看。建议先熟悉下博弈结构，再运行模型，这样理解起来更快。 另外还推荐几篇相关资源，也比较实用： 光伏直流微网储能系统建模和控制策略 独立运行光伏混储系统的 MPPT 控制优

大数据的迅猛发展为算法技术和数据挖掘提供了巨大的可能性。其支持者认为，这些技术可以在决策过程中消除人为偏见。然而，算法的表现高度依赖于其所使用的数据质量。数据通常并不完善，可能使算法继承以往决策者的偏见，或在某些情况下反映社会中现存的广泛偏见。此外，数据挖掘有时也会揭示意想不到的规律，但这些规律往往暗含着排他性或不平等的既有模式。 无视这些潜在问题而过度依赖数据挖掘，可能会进一步压制弱势群体在社会中的参与机会。更复杂的是，算法导致的歧视通常是无意的，很难追溯到特定程序员的有意选择。这种情况下，确定问题根源并在法院解释变得尤为困难。将从美国反歧视法的视角，特别是通过标题VII禁止就业歧视的角度，

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。