一种基于动态策略的增益节点成本最小化方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117422503A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311422479.3
(22)申请日2023.10.31
(71)申请人浙大城市学院
地址310015
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基于误差最小化原则的拟合策略
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一、误差最小化原则的基本概念与应用背景
误差最小化原则是数据拟合和模型优化中的核心思想之一，其目标是通过调整模型参数，使得模型预测值与实际观测值之间的误差达到最小。这一原则广泛应用于统计学、机器学习、工程建模等领域，是解决复杂问题的有效工具。在实际应用中，误差最小化原则通常通过定义误差函数（如均方误差、绝对误差等）来实现，并通过优化算法（如梯度下降法、最小二乘法等）求解最优参数。
误差最小化原则的应用背景主要包括以下几个方面：首先，在数据拟合中，通过最小化误差，可以找到最能反映数据分布规律的模型；其次，在机器学习中，误差最小化是训练模
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一、误差最小化原则的基本概念与理论基础
误差最小化原则是数据拟合与模型优化的核心指导思想，其本质是通过调整模型参数，使模型输出与实际观测值之间的差异（即误差）达到最小。这一原则广泛应用于统计学、机器学习、工程建模等领域，其数学基础主要源于最小二乘法、极大似然估计等经典理论。
（一）误差的定义与度量方式
误差的量化是误差最小化的前提。常见的误差度量包括：
1.均方误差（MSE）：计算预测值与真实值之差的平方均值，对异常值敏感，适用于连续型数据。
2.平均绝对误差（MAE）：取预测值与真实值之差的绝对值均值，鲁棒性更强，但对误差分布假设较
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第二十章 成本最小化 Cost Minimization 成本最小化 如果厂商谋求以最小成本生产一个给定的产量水平y 3 0，则它是一个成本最小化的厂商。 c(y) 代表厂商生产y单位产品的最小可能总成本。 c(y) 是厂商的总成本函数。 成本最小化 当厂商面对给定的要素价格w = (w1,w2,…,wn) 总成本函数为： c(w1,…,wn,y). 成本最小化问题 考虑用两种要素生产一种产品的厂商。 厂商的生产函数为 y = f(x1,x2). 其中 y 3 0是给定的。 假定投入品价格 w1 、 w2 是给定的。则投入组合的成本为w1x1 + w2x2. 成本最小化问题 对于
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20、成本最小化 Cost Minimization 生产中的两个问题 选择一个最优产量 选择一个最佳的生产方法，即生产成本最小的生产方法 20.1 成本最小化 等成本线（Iso-cost Lines） 所有成本相等的要素投入组合点的轨迹。 成本最小化问题可重新表述为：求出等产量线上的某一点使之与尽最低的等成本线相联系。 柯布－道格拉斯生产函数 几个例子 完全互补技术 完全替代技术 柯布－道格拉斯技术 20.2 显示的成本最小化 假设有两组要素价格 和 ， 将式（2）左右两边乘以－1，加到式（1）上，整理可得： 成本的变化 一种要素价格的上升会使成本上升
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20、成本最小化 Cost Minimization 20.1 成本最小化 等成本线（Iso-cost Lines） 所有成本相等的要素投入组合点的轨迹。 成本最小化问题可重新表述为：求出等产量线上的某一点使之与尽最低的等成本线相联系。 柯布－道格拉斯生产函数 要素的条件需求曲线 几个例子 完全互补技术 完全替代技术 柯布－道格拉斯技术 20.2 显示的成本最小化 假设有两组要素价格 和 ， 将式（2）左右两边乘以－1，加到式（1）上，整理可得： 成本的变化 一种要素价格的上升会使成本上升 产量的增加会使成本上升 20.3 规模报酬和成本函数 厂商技术的规模报
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南财2010年秋季 中级微观经济学 20 成本最小化 Cost Minimization 本章要点 成本最小化 规模报酬和成本函数 长期成本和短期成本 研究思路 我们的目标是研究利润最大化的厂商的行为。在上一章（第19章），我们从直接分析利润最大化问题开始，着手分析了竞争环境下利润最大化的厂商的行为。 可以换一种间接的思考方法，把利润最大化问题分割为两部分：首先，考虑既定产量下的成本最小化问题（第20、21章）；然后，再研究最有利可图的产量水平（第22章）。 研究思路 本章研究目的 本章（第20章）先研究既定产量下的成本最小化问题，目的是推导成本函数。 成本最小化（Cost Minim
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基于灵活资源成本最小化的风光容量配比优化策略研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在全球积极应对气候变化以及能源转型的大背景下，风力发电与光伏发电凭借其清洁、可再生的显著优势，在电力领域的地位愈发重要。近年来，我国风光发电装机规模持续迅猛增长。据国家能源局发布的数据显示，截至2024年12月底，全国太阳能发电装机容量约8.86亿千瓦，同比增长45.2%；风电装机容量约5.21亿千瓦，同比增长18.0%，太阳能与风电装机容量之和达到14.07亿千瓦，已逼近火电14.44亿千瓦的装机容量，其在发电装机容量中的占比也在不断攀升，2024年占比达到42.03%。这充
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基于成本最小化的多元件冗余系统预防性维护策略：模型构建与实践应用
一、引言
1.1研究背景与动因
1.1.1多元件冗余系统的重要性
在现代工业与科技领域，设备和系统的可靠性与稳定性是保障生产活动顺利进行、服务持续供应以及人员和环境安全的关键要素。多元件冗余系统作为提升系统可靠性的重要手段，在众多领域发挥着举足轻重的作用。在航空航天领域，飞行器的控制系统、动力系统等关键部位广泛应用多元件冗余系统。以飞机飞行控制系统为例，多个飞行控制计算机同时工作，当其中某一个计算机出现故障时，其他计算机能够立即接管控制任务，确保飞机的飞行姿态和飞行安全。这是因为在航空航天任务中，一旦系统出现故障，可能导致机
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(22)申请日 2022.04.25
(71)申请人 南京航空航天大学
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基于成本最小化准则的法定偿付能力设置.pdf
第 15 卷第 5 期 1至统工程理论方法应用 Vol. 15 No. 5
2006 年 10 月 SYSTEMS ENGINEERING-THEORY METHODOL()GY APPLlCATIONS Oc t. 2006
文章编号 :1005-2542(2006)05-0421-04
基于成本最小化准则的法定偿付能力设置
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《基于最小化货损成本的仓储拣货路径优化研究》.docx
《基于最小化货损成本的仓储拣货路径优化研究》
一、引言
随着现代物流业的发展，仓储管理成为了企业运营中不可或缺的一环。在仓储管理过程中，拣货环节占据着至关重要的地位，它不仅关系到货物的出库效率，更直接影响着货物的损耗成本。如何优化拣货路径，降低货损成本，成为物流企业和仓储管理者关注的重要问题。本文将就基于最小化货损成本的仓储拣货路径优化进行深入研究。
二、货损成本与拣货路径的关系
货损成本是指在仓储、运输、销售等环节中，由于各种原因造成的货物损失所产生的成本。在拣货环节中，货损成本主要来源于货物在运输、存放过程中的损坏以及由于错误拣选导致的重复拣货等。而拣货路径的优化，能够有效地降低货损成本。
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基于Arena的库存成本最小化仿真模拟徐嘉忆1，2(1.北京物资学院，北京101149;北京现代物流研究基地，北京101149)2.［摘要］本文针对库存管理费用高的问题，分析了四种库存补货策略。由于(t，s，S)库存补货策略在物流配送中心的广泛应用，本文通过AＲENA仿真软件中的OptQuest模块，针对物流中心(t，s，S)补货策略进行优化分析，选取一个最优的策略值，从而降低库存的平均成本，并给出建模思路，为同类型企业提供参考。［关键词］Arena;库存成本;［中图分类号］F251补货策略［文献标识码］A［文章编号］1005－6432(2014)44－0010－02偿成本，甚至顾客满意度将会
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《基于虚拟遗憾最小化的非完全信息博弈策略求解方法研究》.docx
《基于虚拟遗憾最小化的非完全信息博弈策略求解方法研究》
一、引言
在现实世界的许多场景中，博弈论作为一种研究决策制定和策略选择的工具，被广泛应用于经济学、政治学、计算机科学等多个领域。在非完全信息博弈中，由于参与者之间信息不对称，使得策略选择变得尤为复杂。为了解决这一难题，本研究提出了基于虚拟遗憾最小化的非完全信息博弈策略求解方法。本文旨在介绍该方法的理论基础、实现方法及实际应用效果，为非完全信息博弈问题的解决提供新的思路和方法。
二、理论背景
非完全信息博弈是指参与者在博弈过程中信息不对称的情况。由于缺乏完整的信息，参与者难以准确判断其他参与者的策略和行动，从而增加了决策的难度。为了解决这一