约束凸性与连续诱导策略的存在性

本文研究随从目标函数非凸时的诱导问题.提出函数约束凸性的概念,得到了函数在某点具有约束凸性的充要条件和具有约束凸性的函数取最小值的充分条件,并利用约束凸性的概念得出了随从目标函数非凸时连续诱导策略存在性的充要条件.     

机器更新决策规划中的强最优问题

在本文中，主要研究马尔科夫决策规划机器更新过程的平均目标“弱最优”“准强最优”“强最优”问题。文中把按数学期望意义下“平均”，总报酬的最优问题称为“弱最优”．同时，定义了“准强最优”“强最优”等标准。在以上三个最优的标准下，对于非齐次马尔科夫决策规划机器更新问题，提出并解决了“弱最优”，“准强最优”，“强最优”在全体马氏策略类Πｍ上相互等价。     

Sharpley-Snow定理证明的注记

本文给出了对策论中著名的Sharpley-Snow定理必要性的另一证明,明确了其中非奇异矩阵B的取法,且证明方法不同于单纯形证法。     

一般状态空间无界报酬折扣半马氏决策规划

本文讨论在一般状态和行动空间下,Lippman[1]的无界报酬折扣半马氏决策规划的ε(≥0)最优平稳策略的存在性问题,最优策略的性质及这类模型的不变问题,最后给出在有限行动空间下不变问题最优策略的一种算法。     

气液动六杆机构的分组综合法

本文采用分组综合和优化相结合的方法,讨论了以气液压缸作为主动件的平面六杆Stepheson型机构用作函数发生器的综合方法,全部求解过程采用了线性迭加技术,且设计点数不受待定参数的限制。     

一种新型的无搜索求解策略

提出一种基于模糊逻辑和神经网络的专家系统，它是一种集信息表达，生成与求解为一体的新型求解系。本系统的核心－学习推理网，网络的知识表达是分布的，可实现并行推理，不需要进行搜索和匹配。     

“97”后香港特区发展高科技产业的意义和策略

“９７”后香港特区发展高科技产业的意义和策略ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄＳｔｒａｔｅｇｙｏｆＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＨｉ－ＴｅｃｈＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓｉｎＨｏｎｇｋｏｎｇＳｐｅｃｉａｌＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅＡｒｅａａｆｔｅｒ１９９７￥／／廖...     

策略路由的基本关系及其测试

边界网关协议 (BGP-4 )支持的策略路由在互联网运行效率和安全方面发挥着重要作用 ,并直接涉及经济利益问题。为了对其进行测试 ,首先讨论了策略路由中所涉及的服务提供者与客户之间的基本关系 ;在分析路由属性与路由策略等概念的基础上 ,定义了路由行为与策略的一致性关系及两类违反一致性的情况。为了获得较好的测试效果 ,在测试手段上综合使用了主动的测试方法和被动的测试方法。这些技术和方法的正确性、有效性在实际测试活动中得以证实 ,并为网络的运行、管理提供了有益的指导     

节日广告的主题与策略

节日相对集中的时空特性,丰富的风俗文化,饱满的消费热情,都是广告运作难遇而可求的宝贵资源.节日广告与非节日广告的不同就是充分利用这些宝贵资源,因此它是一种典型的借势传播是比较特别的一种广告类型.它走着节日风俗文化的策略路线,有自己特定的“主题筐”和上线宣传与下线销售相结合的实效原则.     

Simultaneous Multithreading Fau Tolerance Processor

Transient fault detection mechanism is added to simultaneous muhithreading architecture. By exploiting both ILP (Instruction l~evel Parallelism) and TLP (Thread Level Parallelism), Simultaneous Multithreading(SMT) Fault Tolerance Processor can be expected to achieve better tradeoff between performance and hardware cost than traditional Fault Tolerance Processors. Detailed simulations of 3 of SPEC95 benchmarks show that executing two redundant programs on the fault-tolerant microarchitecture takes only 40%-61% longer than running a single version of the program. The new instruction fetch algorithm enhances the performance by 0. 4%～1% to most of the benchmarks we choose randomly.