博弈理论

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就好。理论上EXP直接路径导出方式比EXP传统方式速度快，数据泵默认就是直接路径方式。理论上在磁盘阵列或者是服务器上DATAPUMP并发输出会比DATAPUMP单路输出快。

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

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。

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

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。

探讨了模糊理论与神经网络结合在五子棋博弈系统中的应用。针对传统五子棋算法在处理复杂棋局时的局限性，提出了一种基于模糊神经网络的解决方案。 模糊推理与反模糊化 模糊逻辑通过隶属度函数将棋局的不确定性因素量化，并利用模糊规则进行推理。例如，可以定义“棋形优势”这一模糊概念，并制定相应的模糊规则来指导落子策略。 反模糊化则是将模糊推理的结果转化为具体的行动。常见的反模糊化方法包括系数加权平均法、重心法等。通过选择合适的反模糊化方法，可以优化系统的决策效率。 模糊神经网络的优势 神经网络具有强大的学习能力，可以从大量的棋局数据中学习到潜在的规律。将模糊逻辑与神经网络结合，可以构建更加智能的五子棋博弈系统。 模糊神经网络能够处理不完整和模糊的信息，并根据学习到的知识进行自适应调整，从而提高系统的鲁棒性和泛化能力。 系统实现与评估 在实际应用中，需要构建一个包含输入层、隐藏层和输出层的模糊神经网络模型。通过训练数据对网络进行训练，使其能够根据当前棋局预测最佳落子位置。 为了评估系统的性能，可以与其他五子棋算法进行比较，例如蒙特卡洛树搜索算法等。通过大量的模拟对局，可以分析系统的胜率、效率等指标。 结论 模糊神经网络为五子棋博弈系统的设计提供了一种新的思路。通过结合模糊逻辑和神经网络的优势，可以构建更加智能、高效和鲁棒的系统。未来研究方向包括优化网络结构、设计更加复杂的模糊规则以及开发更加高效的学习算法。

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，来审视这些担忧。 在没有明显歧视意图的情况下，数据挖掘的受害者通常只能依赖完全不同影响理论。然而，判例法和平等就业机会委员会的统一指南表明，若某实践能够预测未来的就业结果，就可将其视为一种商业必要性，而数据挖掘正是用于发现这种统计相关性。第七标题允许这种相关性，即使它们反映历史性偏见或歧视痕迹。 从技术、法律和政治角度来看，根除这种无意歧视并修补相应的法律缺陷面临诸多挑战。计算能力的限制、历史数据的固有偏见，以及数据挖掘完成后调整结果的纠正措施，均为复杂的法律和政治难题。要解决大数据带来的不同影响，亟需重新定义“歧视”与“公平”的概念并为其赋予新的理解。 大数据及其相关算法的公平性问题不仅关乎技术，还涉及深层的社会问题，需多方合力推动偏见的消除，以实现真正公平的数据应用。

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。