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搜索资源 - decision-making problem
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决策树
C45Rule-PANE算法
解决了决策的问题,是从QUILAN算法修改而成-Decision Tree C45Rule - PANE algorithm to solve the problem of decision-making, from QUILAN algorithm revisions
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用动态规划的向后处理法求解背包问题的最优决策序列。即给定一个背包序列的重量和相对应的效益值。做出一个最优决策序列Xi(i=1~n)，使得最终效益和最大。-dynamic planning backward processing method knapsack problem of optimal decision-making sequence. That is, given a sequence of backpack weight and the relative value of the
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Expert Choice represents a significant contribution to the decision making process 工t assists a decision maker in solving complex problems involving many criteria and several courses of action . An Expert Choice solution to a problem reflects the exp
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多阶段决策过程（ multistep decision process ）是指 这样一类特殊的活动过程，过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，全部过程的决策是一个决策序列。 动态规划 （ dynamic programming ）算法 是解决 多阶段决策过程最优化问题 的一种常用方法，难度比较大，技巧性也很强。利用动态规划算法，可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题。动态规划算法的基本思想是：将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题，先求解
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倒酒问题描述： 设有两个能装8两的酒杯（称为１号，２号）装满了酒, 和1个能装3两的空酒杯（称为３号）, 问怎样用这3个酒杯向4个人 敬酒, 使得每个人都喝4两酒. 要求： 用程序计算出可行方案。 输入： 无 输出： 每一步决策．-down quite Problem descr iption : two can be loaded with two of the eight glasses (known as 1, 2) filled with the wine, and one can ho
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黑白棋问题
计算机博弈是一种对策性游戏,是人工智能的主要研究领域之一,它涉及人工智能中的搜索方法、推理技术和决策规划等.目前广泛研究的是确定的、二人、零和、完备信息的博弈搜索.-Reversi game is a problem of computer games countermeasures is artificial intelligence, one of the main areas of research, which involves artificial intelligen
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使用强变异演化算法处理高维决策向量情况下的多目标优化问题-Strong variation of the use of evolutionary algorithms to deal with high-dimensional vector in decision-making in case of multi-objective optimization problem
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包括分枝定界算法，线性规划单纯形算法，马尔可夫链算法，贝叶斯决策方法，生产计划算法，动态规划的投资问题的C语言解决-Including the branch-and-bound algorithm, linear programming simplex algorithm, Markov chain algorithms, Bayesian decision-making methods, production planning algorithms, dynamic programming i
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在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总
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针对多个特征指标的多传感器数据融合问题，将Fisher理论和多数投票法相结合进行数据融合来增加识别率。该方法首先通过Fisher理论得到多个判别函数，然后通过多数投票法继续对得到的判别进行分类得到最后的识别决策。该方法适合多个特征目标识别，计算简单。易于实现-Indicators for multiple features multi-sensor data fusion problem, Fisher majority vote of the Combination of theory and
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先定义允许状态S={(x,y)|x=0或3,y=0,1,2,3 x=y=1,2},
允许决策D={(u,v)|u+v=1,2},求dk<-D(k=0,1,2,…,n),使
状态Sk<-S按照状态转移律S(k+1)=S(k)+(-1)^k*dk,由初始状态
S1=[3,3]经有限步到达状态S(n+1)=[0,0].此为求解多步决策问题- First define to allow the state S = ((x, y) | x = 0 or 3, y = 0,
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本书共分5章。第1章介绍了博弈论的基本概念和几个典型的例子。第2章和第3章分别介绍了完全信息下的静态博弈和动态博弈；第4章和第5章则介绍了不完全信息下的静态博弈和动态博弈。-This book introduces one of the most powerful tools of modern economics to a wide audience: those who will later construct or consume game-theoretic models. Robert
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某市有一码头，每次仅容一辆船停泊装卸货，由于经常有船等候进港，部分人提出要扩建码头。经过调查历史资料发现，码头平均每月停船24艘，每艘船的停泊时间为24±20小时，相邻两艘船的到达时间间隔为30±15小时，如果一艘船因有船在港而等候1小时，其消耗成本为1000元。经预算，扩建码头大约需要1350万元，故市长决策如下：如果未来五年内停泊船只因等候的成本消耗总和超过扩建码头花费则扩建码头，否则，不予扩建。因此，希望你能够帮助市长做出决策。此问题已知到达的大概时间和大概停泊时间，对于此问题用概率统计的
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决策是管理的核心，是提出问题并解决问题的过程。诊断是提出问题的钥
匙，是解决问题的前提。《营销数据挖掘》通过对营销信息的加工、分析、诊
断，明晰出企业营销的问题和工作重点，为管理层实施决策提供了前期保证。
该软件具有数据采集、集成加工、营销分析、营销预测、辅助决策、市场
诊断、进存优化等诸多功能。它借助两年以上的营销信息，辅助企业准确、精
细且高效地实施营销决策。使企业始终保持旺盛的生命力和效益的稳定增长。-Decision-making is the core of man
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文章从功能分析、结构设计、软件实现三个层面，逐步求精的设计实现混合的Agent体系结构，规划各模块的功能和接口，并解决Agent与Server的同步问题。
介绍底层通信器、感知器、执行器的实现。
第五章使用类图设计世界模型的结构，设计更新算法融入各种感知信息和动作
预测，依据基本信息推导出一些球场状况判断函数为高层决策所用。
介绍了建立四层动作模型，采用解析计算法实现多种个人技术动作，如跑位、
截球、传球、带球、射门、守门等。-Articles from functional
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清楚显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值；使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据；用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。-Clearly shows all options for the project action plan, the relationship between the action program, the consequences of action pro
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多目标决策法,灰色系统理论中灰色决策的一种，用于解决多目标决策问题-Multi-objective decision, a kind of grey decision-making in the grey system theory, used to solve multi-objective decision-making problem
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针对具有语言评价信息、准则权系数部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论及云模型的决策
方法. 首先, 通过给出一种改进的云模型生成方法将语言评价值转化为云模型 然后, 通过定义云模型距离和可能度
给出云前景价值, 并以其他备选方案为动态参考点, 构建云前景决策矩阵 最后, 在依据离差最大化得出最优权系数的基础上, 通过各方案综合前景值对其进行排序. 算例验证了所提出方法的合理性和可靠性.-For the risky multi-criteria decision-making
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针对具有语言评价信息、准则权系数部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论及云模型的决策
方法. 首先, 通过给出一种改进的云模型生成方法将语言评价值转化为云模型 然后, 通过定义云模型距离和可能度
给出云前景价值, 并以其他备选方案为动态参考点, 构建云前景决策矩阵 最后, 在依据离差最大化得出最优权系数的基础上, 通过各方案综合前景值对其进行排序. 算例验证了所提出方法的合理性和可靠性.-For with linguistic assessment information on
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针对样本决策库数据量大的问题选用基于粗糙集对提取的样本数据进行离散化-Sample library data for decision-making problem of large sample selection based on rough sets were discrete data extraction
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