24、受限接口下的说服对话研究

受限接口下的说服对话研究

1. 说服对话的相关命题

在说服对话的研究中,有几个重要的命题值得关注:
- 命题 4 :设 G 为一个论证图,Pk 为一个合理的最终分布。如果 D 是关于 Pk 和 G 的最小获胜对话,那么说服者的论证集合 Persuader(D) 是无冲突的。
- 命题 5 :同样在 G 为论证图,Pk 为合理最终分布的条件下,若 D 是关于 Pk 和 G 的最小获胜对话。对于所有 (B, A) ∈ Attacks(G),如果 A ∈ Persuader(D),那么要么存在某个 i 使得 B/X ∈ D(i) 且 X ≤ 0.5,要么存在 C ∈ Persuader(D) 使得 (C, B) ∈ Attacks(G)。
- 命题 6 :若 D 是关于 Pk 和 G 的最小获胜对话,那么 Persuader(D) ∩ Persuadee(D) = ∅。
- 命题 7 :当 D 是关于 Pk 和 G 的最小获胜对话时,对于所有 A ∈ Persuader(D),有 Pk(A) > 0.5;对于所有 B ∈ Persuadee(D),有 Pk(B) ≤ 0.5。
- 命题 8 :如果 Pk 是合理的最终分布,且 D 是关于 Pk 和 G 的最小获胜对话,那么 Persuader(D) ⊆ Extension(Pk) 成立。

下面通过一个例子来说明这些命题。考虑一个图,其最终分布为 Pk(A) = 1,Pk(B) = 0,Pk(C) = 0,Pk(D)

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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