零和竞争

本文探讨了零和竞争的概念及其在市场经济中的应用,指出零和竞争可能导致的赢者通吃局面,并强调了非零和竞争下的共赢与共损对参与者长期利益的重要性。通过案例分析,阐述了在商业活动中追求共赢策略的意义。
零和竞争
2010年11月28日
  [b]零和竞争[/b]:通常指一种技术的应用带来的市场份额上的增加,必然会导致另一种技术在市场份额的减少,双方加起来的总变化量为零。现在也用来比喻无法带来总量增加或整体进步的恶性竞争。
  零和竞争(zero game)是博弈论(game theory)中的术语,是从西方语言中意译而来,同汉语里的“此消彼长”有相通之处。按照博弈论,生活中工作中几乎所有的行动都可被看作一次次的博弈过程,如何看待博弈的优劣,简单就是看其是否是零和竞争。零和竞争意味着有赢必有输,而非零和竞争则不同,它有两层意思,一是两方(也可多方)共赢,另外是两方(也可多方)共损,长期有利于博弈参与者的是共赢的博弈,也就是第一种情况,也只有这样,才有优胜劣汰。市场经济中很多经济活动无不如此。
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【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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