SCSK

Buổi thứ hai: "tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp" tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm và tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp



Trong phiên thứ hai, chúng tôi sẽ tóm tắt những hạn chế của tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm và những thách thức của việc tối ưu hóa đa mục tiêu, đồng thời giới thiệu tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp tùy chọn để xử lý hiệu suất và các biến trong phạm vi Chúng tôi sẽ giải thích một phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế mới giả định những biến động và không chắc chắn, đồng thời đáp ứng nhiều mục tiêu cùng một lúc

1 Sự không chắc chắn trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế

Đầu tiên, tôi sẽ nói về những điều không chắc chắn phải đối mặt trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế Điều này là do họ thường tham gia vào việc tỷ lệ cá cược trực tiếp kế từng tiêu đề

11 Sự không chắc chắn do giải pháp điểm

Trước tiên, hãy nói về độ không đảm bảo trong bản thân mô phỏng, đây là phân tích gần đúng dựa trên điểm Mô phỏng được sử dụng rộng rãi như một công cụ tỷ lệ cá cược trực tiếp kế cơ bản (tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm) Đối với một số lượng lớn các hoạt động cụ thể, có thể xác định trạng thái hoạt động của một mô hình với độ chính xác đáng kể chỉ trong một phép tính, miễn là thời gian (giờ công) cần tỷ lệ cá cược trực tiếp không phải là vấn đề Tuy nhiên, vì là giải pháp điểm nên có những điểm không chắc chắn cần lưu ý như sau

a) Khi coi hiệu suất mô phỏng là một hiện tượng trường, "độ mượt của trường liên tục" và "khớp nối toàn bộ trường" không được đảm bảo trực tiếp Nói cách khác, nó không phải là sự biểu hiện bản chất của toàn bộ hiện tượng trường, và cuối cùng có thể trở thành một sự phù hợp (một “sự giải thích” hơn là một “dự đoán”) mà về cơ bản không có khả năng tái tạo hoặc đảm bảo sự sai lệch của tỷ lệ cá cược trực tiếp kế (Bỏ qua sự tập trung ứng suất và mất ổn định cục bộ, vv)

b) Có sự phụ thuộc vào mô hình đã cho (điều kiện biên, hằng số vật liệu, hình dạng, kích thước) Phân tích dựa trên điểm là một hệ thống thu được kết quả bằng cách nhập các giá trị cố định Trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế thực tế, có sự không chắc chắn do dễ bị hiểu nhầm và không chắc chắn của các điều kiện biên như tải trọng, nhiệt độ và hao mòn (tiếp xúc) (rất khó để chống lại các biến động trong các điều kiện này) Những thách thức về sự phụ thuộc của mô hình này vừa có tính cố hữu vừa có thực Hơn nữa, kết quả phân tích thu được theo cách này là "các giải pháp đại diện một điểm" và không thể biểu thị các phân bố hoặc khoảng tin cậy

c) Suy nghĩ của người tỷ lệ cá cược trực tiếp kế trở nên "phụ thuộc vào điểm" Ở giai đoạn tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, có thể chỉ nhìn vào “điểm nào ổn” mà bỏ qua xu hướng tỷ lệ cá cược trực tiếp kế tổng thể, tỷ lệ cá cược trực tiếp kế hệ thống và mối quan hệ nhân quả giữa toàn bộ cơ chế

12 Sự không chắc chắn về các giả định của hành động tỷ lệ cá cược trực tiếp kế

Bài viết này mô tả độ không chắc chắn liên quan đến các giả định của chính hành động tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, bất kể phương pháp dựa trên điểm hay dựa trên tập hợp (được mô tả sau) Nói cách khác, sự không chắc chắn là một yếu tố bên ngoài (các yếu tố bên trong như hạng mục tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, phương pháp đánh giá để hiện thực hóa chúng và các yếu tố ảnh hưởng, vv, là những yếu tố nằm ngoài các yếu tố này và ảnh hưởng đến các yếu tố bên trong) có thể ngăn cản người tỷ lệ cá cược trực tiếp kế tiến hành tỷ lệ cá cược trực tiếp kế một cách dứt khoát tùy theo tình huống Nói cách khác, đó là sự không chắc chắn xuất phát từ các khía cạnh môi trường của địa điểm tỷ lệ cá cược trực tiếp kế Cụ thể,

a) Các tình huống mà nhà tỷ lệ cá cược trực tiếp kế khó xác định (tình huống không xác định, kiến thức không chắc chắn, khó xác định thông số kỹ thuật yêu cầu chính xác, vv)

b) Ảnh hưởng từ các bộ phận khác và những thay đổi trong chính sách tỷ lệ cá cược trực tiếp kế (khó khăn trong việc phối hợp, thay đổi quyết định của các nhà tỷ lệ cá cược trực tiếp kế khác, thay đổi trong quy hoạch và tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, yêu cầu từ phía bán sản phẩm, vv)

c) Những thay đổi về tùy chọn của người dùng, vv

Các mục và nội dung được liệt kê ở trên Tất cả những tình huống này có thể được mô tả như những yếu tố bên ngoài khi được xem xét từ vấn đề tỷ lệ cá cược trực tiếp kế trực tiếp Tôi sẽ chỉ liệt kê các mục cho từng mục ở đây

2Thiết kế dựa trên điểm là gì

Bài viết nàyLần đầu tiênNhư được viết trong 6132_6238|, phương trình chủ đạo biểu thị tính quy luật của một hiện tượng liên tục thay đổi liên tục trong không gian và thời gian được biểu thị dưới dạng phương trình vi phân và đây là kết quả của việc tái cấu trúc nó thành một dạng (một số hữu hạn phương trình đại số) có thể giải được trong môi trường thực (bài toán tỷ lệ cá cược trực tiếp kế bao gồm các điều kiện biên)tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên lời giải gần đúng dưới dạng giá trị rời rạc (giá trị điểm) và có khả năng xử lý trên máy tínhNói cách khác, chúng ta đang thực hiện rời rạc hóa bằng cách chiếu một không gian vô hạn chiều lên một không gian con hữu hạn chiều Trong những năm gần đây, khả năng áp dụng phương pháp giải này cho nhiều hiện tượng vật lý đã được mở rộng và tỷ lệ cá cược trực tiếp kế (CAE) thực hiện nó theo nghĩa mô phỏng dựa trên các giá trị rời rạc, do đó bản thân nó trở thành tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm

tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm dường như đang được đà phát triển nhờ sức mạnh máy tính ngày càng tăng gần đây Tuy nhiên, như tôi đã chỉ ra ở phần đầu tiên,

①Lỗi trong chính giải pháp
②Số hữu hạn khi thay thế không gian liên tục bằng các phần tử hoặc lưới
③Sự không chắc chắn trong việc cung cấp các điều kiện biên

những thách thức Đặc biệt, thách thức về sức mạnh tính toán đối với các thử thách ① và ② là rất đáng mở rộng tầm mắt Tuy nhiên, mặt khác, cũng đúng khi giá phần mềm thể hiện sức mạnh tính toán tăng cao đang hạn chế số lượng người dùng

Trên đây là các vấn đề khi giải quyết từng hiện tượng vật lý (hoặc hiện tượng vật lý kết hợp) trên cơ sở điểm, nhưng khi được xem là vấn đề về mặt tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, cũng có các vấn đề tỷ lệ cá cược trực tiếp kế đa mục đích như nhiều hiện tượng vật lý cần được tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, đôi khi có thể mâu thuẫn và các hiện tượng phi vật lý (ví dụ: chi phí, thân thiện với môi trường, khả năng sử dụng, vv) được đưa vào tỷ lệ cá cược trực tiếp kế Lĩnh vực này thường được gọi là tỷ lệ cá cược trực tiếp kế tối ưu hóa đa mục tiêu

21 Tối ưu hóa đa mục tiêu dựa trên điểm

Trong một bài toán tỷ lệ cá cược trực tiếp kế có nhiều hàm mục tiêu xung đột nhau, giải pháp Pareto là giải pháp trong đó nỗ lực cải thiện một hàm mục tiêu khiến ít nhất một hàm mục tiêu khác bị suy giảm (mối quan hệ đánh đổi) Có nhiều giải pháp và tập hợp này được gọi là mặt trước Pareto (đường màu đỏ trong Hình 1)

Hình 1 Tối ưu hóa đa mục tiêu
Hình 1 Tối ưu hóa đa mục tiêu
Có nhiều cách để tìm mặt trước Pareto, chẳng hạn như phương pháp giảm dần mở rộng và thuật toán tiến hóa Trong cả hai phương pháp, mỗi hàm mục tiêu được đánh giá bằng cách sử dụng các giá trị điểm và giá trị của các biến yếu tố ảnh hưởng được sửa đổi để mỗi hàm mục tiêu đạt đến giá trị tối ưu (giá trị tối thiểu hoặc giá trị tối đa) Trong quá trình sửa đổi này, hàm mục tiêu sẽ được đánh giá nhiều lần Cụ thể, để hình thành ranh giới của đường màu đỏ trong vùng màu lục nhạt (vùng khả thi) trên Hình 1, tức là thu được nhiều điểm màu xanh lam trên đường màu đỏ làm ranh giới thì cần phải lặp lại một số lượng lớn các mô phỏng trong vùng màu xanh nhạt Điều này có nghĩa là vì CAE chỉ trả về một điểm đầu ra duy nhất cho một đầu vào nhất định nên không thể nắm bắt được xu hướng trong toàn bộ không gian tỷ lệ cá cược trực tiếp kế (độ dốc, phi tuyến tính, vv) trong phạm vi đó Vì vậy, nhìn chung việc tìm mặt trận Pareto đòi hỏi số lượng phép tính lặp khá lớn Ngoài ra, nếu nhiều biến tỷ lệ cá cược trực tiếp kế tương tác phi tuyến tính, hiệu ứng kết hợp không thể được tái tạo ngay cả khi bạn thay đổi từng biến một điểm Nói cách khác, có khả năng xảy ra một hiện tượng không tối ưu về tổng thể (tối ưu hóa một phần)

Hơn nữa, cần có một cách suy nghĩ riêng biệt (ví dụ: phối hợp song song) để quyết định sử dụng kết hợp giá trị nào từ mặt trước Pareto thu được Việc tối ưu hóa các hàm hai mục tiêu nói chung cũng đòi hỏi một số lượng lớn các phép tính điểm lặp đi lặp lại và người ta nói rằng số giờ công cần tỷ lệ cá cược trực tiếp là không nhỏ

Người ta nói rằng giới hạn số lượng mục tiêu khi thực hiện loại tối ưu hóa dựa trên điểm này là khoảng 4 Nói chung, khi số lượng mục tiêu khoảng 5 trở lên, bộ Pareto sẽ mở rộng thành không gian nhiều chiều và để tìm kiếm với cùng độ chính xác, số lượng mẫu sẽ tăng theo cấp số nhân (nổ lấy mẫu) Ngoài ra, hầu hết các giải pháp không còn mối quan hệ chi phối lẫn nhau nữa và tất cả đều tỏ ra là "giải pháp không thua kém" (tối ưu Pareto) Phương pháp đang được xem xét sử dụng thuật toán di truyền (GA) để tìm ra lời giải tối ưu khi số lượng mục tiêu từ 4 mục tiêu trở lên, nhưng vấn đề là chi phí tính toán tăng lên nhanh chóng

Kết quả là, người ta nói rằng khi số lượng mục tiêu từ 5 trở lên, về nguyên tắc không chỉ khó hình dung mà còn khó biết thuật toán tối ưu hóa nên tìm kiếm theo hướng nào, kể cả việc rơi vào mức tối ưu cục bộ Đầu tiên, có giới hạn về số lượng mục tiêu nhận thức mà con người (nhà tỷ lệ cá cược trực tiếp kế và người ra quyết định) có thể hiểu và đánh giá Nói cách khác, ngay cả khi thu được một giải pháp tối ưu đa mục tiêu thì khó có thể hiểu rằng đó là một giải pháp hợp lệ

Do đó, việc sử dụng các mô hình thay thế dựa trên AI (học máy) (hồi quy quy trình Gaussian (mô hình thống kê), mạng thần kinh (mô hình AI), RBF (xấp xỉ hàm cơ sở xuyên tâm), vv) với ước tính phân phối để định lượng độ không đảm bảo định lượng và quay trở lại đơn giản hóa thông qua trọng số (scalarization) và các điều kiện ràng buộc đang được xem xét Tuy nhiên, nếu mối tương quan giữa các mục tiêu cao thì có thể nảy sinh các vấn đề như lỗi mô hình của đại diện thay thế sẽ bị khuếch đại, cấu trúc tương quan (ma trận hiệp phương sai) sẽ trở nên rất lớn và việc ước lượng sẽ trở nên không ổn định, và hình dạng của ước lượng phân bố (hình dạng phân bố lỗi và mối tương quan) để định lượng độ không đảm bảo không thể được xử lý một cách thống nhất

Ngoài ra, một phương pháp (PSBD) đã được đề xuất nhằm đưa ra một chỉ số phụ (mô hình ưu tiên) thể hiện "mong muốn" thông qua so sánh theo cặp, ước tính trọng số của hàm mục tiêu theo cách dựa trên dữ liệu và rút ra vùng mong muốn Tuy nhiên, trong bài viết này (phần 2), từ phần tiếp theo trở đi, chúng tôi sẽ giải thích tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp ưu tiên (tỷ lệ cá cược trực tiếp kế PSD), sử dụng mô hình ưu tiên cung cấp phạm vi và ưu tiên làm thông tin cần tỷ lệ cá cược trực tiếp cho cả hiệu suất và các yếu tố ảnh hưởng, đồng thời thực hiện tỷ lệ cá cược trực tiếp kế đa mục tiêu từ sự thỏa mãn tổng thể về tính đa mục tiêu, bao gồm cả sự cân bằng, với ý nghĩa là xử lý các thay đổi trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế và sự không chắc chắn làm điểm khởi đầu

3 tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên bộ ưu tiên

Tính đến thời điểm này, tôi đã nói về giá trị của phép tính dựa trên điểm (tính toán rời rạc) như một môn khoa học, những sai số phát sinh từ các điểm trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm, những sai số đến từ môi trường của địa điểm tỷ lệ cá cược trực tiếp kế và những thách thức trong việc tối ưu hóa đa mục tiêu Những sự không chắc chắn và vấn đề này được cho là xuất phát từ một loại "biến động (xác suất)" nhất định trong các đối tượng, giả định và các khía cạnh của tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, cũng như từ "sự phụ thuộc điểm" trong suy nghĩ và cách thể hiện của người tỷ lệ cá cược trực tiếp kế

Theo cách này, có nhiều "biến động" khác nhau trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, bao gồm cả sự không chắc chắn được đề cập ở trên, và xét rằng suy nghĩ ban đầu của người tỷ lệ cá cược trực tiếp kế đã không được thực hiện dưới dạng "điểm", thì rõ ràng là "điểm" Thay vào đó, hành động tỷ lệ cá cược trực tiếp kế được thể hiện dưới dạng một phạm vi (tập hợp) và dựa trên xu hướng (tính liên tục của các hiện tượng trong phạm vi) Nó được coi là tự nhiên hơn và có mối quan hệ tự nhiên với suy nghĩ của con người Ví dụ: hiệu suất làm mục tiêu tỷ lệ cá cược trực tiếp kế thường được đặt trong các phạm vi như "trên", "dưới" hoặc "xung quanh mức này" chứ không phải là "điểm" Ở đây, để khắc phục các vấn đề như xử lý sự không chắc chắn (dao động) xảy ra trong các vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm và tăng số lượng phép tính cần tỷ lệ cá cược trực tiếp để tìm giải pháp Pareto, theo thuật ngữ cực đoan, chúng tôi sẽ mô tả một phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp thể hiện các biến hiệu suất và tỷ lệ cá cược trực tiếp kế chỉ sử dụng thông tin ở cả hai đầu của phạm vi Nói cách khác, chúng tôi sẽ giải thích phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp ưu tiên đồng thời hiện thực hóa tính đa mục tiêu bằng cách sử dụng biểu thức phạm vi giới thiệu khái niệm ưu tiên cho hành vi thay đổi của hiệu suất mục tiêu và các yếu tố ảnh hưởng của chúng (các biến tỷ lệ cá cược trực tiếp kế)

31 Phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp ưu tiên(1),(2)

tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp ưu tiên được đề xuất bắt đầu bằng cách thể hiện tất cả các yếu tố hiệu suất và ảnh hưởng dưới dạng phạm vi (bộ) và về cơ bản đảm bảo tính liên tục của các hiện tượng (biến) trong phạm vi, nhằm khắc phục các vấn đề như sự không chắc chắn khác nhau ảnh hưởng đến tỷ lệ cá cược trực tiếp kế điểm trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên điểm, các ràng buộc về số lượng mục tiêu trong tối ưu hóa Pareto, các vấn đề phát sinh từ cấu trúc tương quan giữa các mục tiêu và lượng thời gian công việc tỷ lệ cá cược trực tiếp kế khổng lồ Trên hết, người ta giả định rằng nhiều chức năng trong tỷ lệ cá cược trực tiếp kế sẽ được xử lý cùng một lúc Bởi vì nó là đa hiệu suất nên nó bao gồm sự đánh đổi và vì nó là một phạm vi nên nó là một phương pháp cung cấp thông tin ở cả hai đầu của phạm vi và độ chọn lọc trong phạm vi cho từng hiệu suất và yếu tố ảnh hưởng, đồng thời thu được giải pháp phạm vi đồng thời hiện thực hóa hiệu suất đa mục tiêu có tính tổng thể rất đạt yêu cầu Nói cách khác, đây là phương pháp tìm ra phạm vi (một phần diện tích) có độ chọn lọc cao cho từng hiệu suất, đồng thời thỏa mãn phạm vi mục tiêu của tất cả các hiệu suất và giải pháp phạm vi của các yếu tố ảnh hưởng hiện thực hóa phạm vi này Ngoài ra, mỗi mục tiêu là sự kết hợp của các đặc điểm mâu thuẫn, tương thích hoặc không đồng nhất và đơn vị biểu hiện (hiện tượng) cho mỗi mục tiêu nhìn chung là khác nhau, nhưng bằng cách làm cho sự thỏa mãn của từng mục tiêu phạm vi trở nên không thứ nguyên thì có thể đạt được sự thỏa mãn đồng thời nêu trên

Hình 2 thể hiện nội dung tóm tắt của phương pháp được mô tả ở trên Sau đây là danh sách gạch đầu dòng về cách đọc sơ đồ

Hình 2 Sơ đồ khái niệm phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp ưu tiên
Hình 2 Sơ đồ khái niệm phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp ưu tiên
1) Ở phía bên phải, nhiều màn trình diễn mục tiêu (1,2,,k) và phạm vi mục tiêu thành tích của chúng được hiển thị dưới dạng hình elip màu đỏ cho mỗi màn trình diễn (ban đầu chúng phải được hiển thị dưới dạng một chiều, nhưng để dễ hiểu, chúng được hiển thị dưới dạng hình elip hai chiều)

2) Ở phía bên trái, các yếu tố ảnh hưởng (a, b,,i) cho mỗi màn trình diễn và phạm vi ban đầu của chúng (hình elip màu xanh) được hiển thị tương ứng với màn trình diễn

3) Cung cấp phạm vi hiệu suất ban đầu và các yếu tố ảnh hưởng theo mức phân bổ ưu tiên ([0,1]) (Xem Hình 3)

4) Ở giữa, mối quan hệ (công thức) giữa từng hiệu suất và từng yếu tố ảnh hưởng (biến tỷ lệ cá cược trực tiếp kế) được hiển thị Cụ thể, chúng tôi sử dụng các công thức lý thuyết (công thức chính xác), công thức thực nghiệm, công thức gần đúng (đa thức, nội suy tuyến tính, hàm cơ sở bán kính, vv), công thức rời rạc (công thức lấy điểm rời rạc), công thức liên quan đến máy học, công thức quan hệ thống kê (ví dụ: công thức phân tích hồi quy), vv

5) Sử dụng mối quan hệ (công thức) ở mục 4) để truyền (ánh xạ) phạm vi ban đầu của các yếu tố ảnh hưởng đến từng hiệu suất Kết quả là phạm vi hình elip có dấu chấm (phạm vi khả năng) ở bên phải Phạm vi khả năng là kết quả của việc tính toán phạm vi hiệu suất f1 (ví dụ: f1(x1,x2,xf)), là biến phụ thuộc của từng biến hệ số ảnh hưởng (biểu thức phạm vi), sử dụng thao tác tập hợp Nếu tất cả các phạm vi khả năng này đều nằm trong phạm vi mục tiêu (hình elip màu đỏ) (phạm vi màu xanh lá cây), thì phạm vi ban đầu ở bên trái sẽ trở thành phạm vi giải pháp Lưu ý rằng trong mỗi phạm vi, có vô số điểm có thể tính được, không bao gồm các biểu thức rời rạc

6) Nếu ngay cả một hiệu suất không nằm trong phạm vi hình elip màu đỏ thì sẽ không có giải pháp phạm vi đáp ứng đồng thời cho hiệu suất đa mục tiêu

7) Nếu tất cả các hiệu suất đều nằm trong phạm vi màu đỏ, thì phạm vi ban đầu của các yếu tố ảnh hưởng ở bên trái có phạm vi giải pháp

8) Để tìm phạm vi giải pháp từng phần theo quan điểm thỏa mãn đồng thời tất cả các phạm vi hiệu suất, phạm vi ban đầu của tất cả các yếu tố ảnh hưởng được thu hẹp (từng phần) bằng cách sử dụng cùng một thuật toán

9) Phạm vi khả năng thu được bằng cách truyền phạm vi của từng phạm vi một phần trải qua đánh giá tích phân (tích hợp phạm vi và phân bổ ưu tiên ở đó) dựa trên kích thước của phạm vi và phân bổ ưu tiên tại vị trí của phạm vi, tức là đánh giá mức độ hài lòng Sự kết hợp của các phạm vi chia có giá trị trung bình lớn nhất của giá trị tích phân (mức độ hài lòng) cho mỗi hiệu suất trên tất cả các hiệu suất được đưa ra dưới dạng phạm vi giải pháp

Hình 3 Các biến tỷ lệ cá cược trực tiếp kế (yếu tố ảnh hưởng) và phân bổ tùy chọn hiệu suất
Hình 3 Các biến tỷ lệ cá cược trực tiếp kế (yếu tố ảnh hưởng) và phân bổ ưu tiên hiệu suất
Ý tưởng trên là một ý tưởng phổ quát không nhắm đến bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào và như tôi sẽ giải thích ở phần tiếp theo (phần 3), nó thực sự được áp dụng từ vật lý đến tâm lý xã hội

Tài liệu tham khảo
(1)Minami, Ishikawa, Tối ưu hóa tỷ lệ cá cược trực tiếp kế đa mục tiêu dựa trên tập hợp trong giai đoạn tỷ lệ cá cược trực tiếp kế ban đầu (báo cáo thứ 1), Hiệp hội kỹ sư ô tô Nhật Bản, Tập 36, số 6 (2005), trang 157-162(2)Y-E Nahm, H Ishikawa, Phương pháp tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên không gian mới cho tỷ lệ cá cược trực tiếp kế kỹ thuật sơ bộ, Int J Adv Manuf Technol, 28 (2006)pp1056-1070
pSeven Desktop

tỷ lệ cá cược trực tiếp kế phần mềm khám phá không gian pSeven Desktop sử dụng tính năng tối ưu hóa/machine learning

Giảm tất cả thời gian thực hiện tỷ lệ cá cược trực tiếp kế với pSeven Desktop Giảm bớt công việc tẻ nhạt và tự động hóa CAD, CAE, dữ liệu và quy trình Công cụ tự động hóa mạnh mẽ và AI độc đáo của pSeven Desktop cho phép bạn khám phá các điều kiện tỷ lệ cá cược trực tiếp kế tối ưu một cách hiệu quả

pSeven Enterprise

Nền tảng doanh nghiệp đổi mới về tối ưu hóa tỷ lệ cá cược trực tiếp kế và tự động hóa

Nền tảng sử dụng dữ liệu dành cho doanh nghiệp nhằm tự động hóa và tối ưu hóa quy trình tỷ lệ cá cược trực tiếp kế, tích hợp và triển khai các mô hình cũng như quy trình làm việc Chúng tôi giúp các nhà tỷ lệ cá cược trực tiếp kế và kỹ sư trong các tổ chức sử dụng công nghệ tối ưu hóa, tích hợp mô hình mô phỏng và học máy cũng như các ứng dụng không cần mã để giải quyết các thách thức đa ngành phức tạp

Thông tin tác giả

Năm 1977, ông trở thành trợ lý tại Đại học Điện-Truyền thông, và năm 1992 ông được thăng chức giáo sư Thường xuyên tham gia vào nghiên cứu giáo dục liên quan đến kỹ thuật tỷ lệ cá cược trực tiếp kế Trong thời gian đó, ông còn là nhà nghiên cứu thỉnh giảng tại Đại học Delaware (Mỹ), Viện Công nghệ hàng không vũ trụ và Đại học Washington (Mỹ), đồng thời là giáo sư cố vấn tại Đại học Tongji (Trung Quốc) Ông cũng từng giữ chức chủ tịch ủy ban tại các hiệp hội học thuật như Hiệp hội kỹ sư cơ khí Nhật Bản và Hiệp hội kỹ sư ô tô Nhật Bản, cũng như tại Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch Năm 2014, ông được bổ nhiệm làm giáo sư đặc biệt tại Đại học Điện-Truyền thông Hiện tại, ông là giáo sư danh dự tại cùng một trường đại học, chủ tịch Nhóm nghiên cứu tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp NPO và là trưởng nhóm phụ của Nhóm công tác tiêu chuẩn hóa sổ tay JAXA (phụ trách tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp) Nghiên cứu của ông về tỷ lệ cá cược trực tiếp kế dựa trên tập hợp bắt đầu bằng nghiên cứu lý thuyết vào đầu những năm 2000 và ông đã phát triển các chương trình cũng như áp dụng nó vào các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau Gần đây, anh tham gia mở rộng sang lĩnh vực tâm lý xã hội và phát triển các ứng dụng dễ sử dụng

Bài viết liên quan