weixin_63253486的博客

文章梳理经济学与管理学常用分析工具，经济学含理论建模（如最优化、博弈论）、实证分析（计量经济学、实验经济学）、行为分析工具；管理学有战略决策（SWOT、五力模型）、运营管理、数据分析工具，还论及交叉应用、工具差异与选择逻辑。

本文提出了改进的多种群竞争粒子群优化算法（IMCPSO），通过Logistic映射初始化粒子速度和位置，引入混沌性提高多样性；将种群分为主从种群，通过竞争与合作策略提升寻优能力；采用参数自适应更新策略动态调整惯性权重和学习因子，以适应问题变化；引入种群多样性引导策略，根据多样性值选择速度更新方式，避免局部最优解；最后，加入粒子变异机制，进一步增强群体的随机性和探索能力，从而提高粒子群的全局搜索能力和收敛速度，降低陷入局部最优解的风险。

多线程：适用于 I/O 密集型任务，资源消耗较小，但受限于 GIL。多进程：适用于计算密集型任务，可以绕过 GIL 的限制，但资源消耗较大。多协程：适用于高并发的 I/O 密集型任务，资源消耗最小，但需要异步编程模型的支持。根据具体任务的特点选择合适的并发模型，可以显著提高程序的性能和效率。

最优化理论是数学的一个重要分支，旨在通过设计目标函数和约束条件，在一定约束下找到目标函数的最大值或最小值。它在机器学习中尤为重要，是更新模型参数、最小化损失函数的核心方法。优化问题分为离散优化和连续优化，以及凸优化和非凸优化。求解方法包括解析法、数值法和启发式/元启发式算法。范数作为优化中的重要工具，用于量化向量和矩阵的“大小”，并在正则化中发挥关键作用。

动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂问题分解为更简单的子问题，并存储这些子问题的解以避免重复计算，适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。DP方法包括线性DP、区间DP、背包DP等类型，广泛应用于从最长上升子序列到博弈游戏如Nim的各种问题中。核心求解策略是穷举所有可能情况但利用了子问题间的关联进行高效计算，区别于直接枚举所有可能性的方法。此外，回溯算法通过尝试所有选择来找到解决方案，而逆推法则从结果反向推导条件，两者均可结合剪枝等技术进行优

广度优先搜索（BFS）是一种利用队列按广度优先逐层遍历图形数据结构的算法，通过标记避免重复访问，其时间复杂度为O(n + m)，空间复杂度为O(n) ，常用于无权图最短路径查找、网络结构遍历、图连通性检测及状态空间搜索等场景。

本篇博客介绍了算法流程图的基本概念及绘制要素。之后会继续进行更新。

本篇博客主要介绍了马尔可夫链以及动态规划之间的联系和区别，还结合例题讲解了比较前沿的马尔可夫链模型。

本文主要介绍了随机规划模型的概念、分类以及每种分类的优缺点，其中重点讲解了两阶段随机规划模型、两阶段鲁棒优化模型等。

本片博客继上一篇学习指引文之后，强调介绍了随机过程的分类，让读者能对随机过程、随机过程的分类有一个系统了解，其中还补充了一些基础知识以便读者了解推导过程。

本文详细介绍了动态规划的基本构成、分类扩展、例题及解题步骤，通过本文可建立对动态规划的总体认识。

本文主要介绍随机规划、多目标随机规划模型能解决什么问题（什么性质的问题）、包含什么变体、优缺点是什么。最后并介绍了随机规划的多种最新解法。

本文主要对GERT(Graphical Evaluation Review Technique，图示评审技术）进行了一个详细的介绍，以便学者能够了解该方法能解决什么问题，以及相关原理。

本文介绍了系统动力学的构成要素、建模过程以及学习资源，其中着重介绍了系统动力学的方法特色以及建模要素。

该篇博客主要介绍系统建模与仿真的基础知识，从系统、模型喝仿真三个反面来介绍系统建模，并对系统建模的一般方法和步骤进行了介绍。

博弈论是一种分析个体决策问题的理论工具，广泛应用于经贸关系、军事威胁等领域。通过构建不同模型来探讨利益冲突下的均衡解，并提供新思想与知识。博弈模型强调换位思考、效用理论及风险偏好等概念，帮助理解决策过程。博弈论表述方式有扩展型和策略性，其中扩展型表述需明确定义参与者、行动顺序、信息掌握情况及可能的行动组合收益。非合作博弈追求期望效用最大化，博弈树则有助于分析有限参与者或可数行动选择的情况。模型构建需明确问题定义，同时处理不确定性与信息集。具体案例如诉讼博弈和华为CFO孟晚舟事件模型展示了博弈理论在实践中的应

该课提出了一种“一个中心，两个基本点”的学习方法，围绕纳什均衡，着重理解理性和策略的重要性。此外，他还探讨了博弈论在不同领域的应用，如生物和计算机科学，并区分了多种博弈论类型及其特点。最后，他谈到了利用各种教学资源和采取启发式及互动式教学方法，目的是激发学生的创新思维和实践能力，从而更好地理解和应用博弈论。通过这些措施，希望学生们能够克服传统思维的局限，培养出对博弈论的深层次理解。

本次介绍围绕基本随机过程展开，涵盖了一系列国内外相关书籍及关键概念。重点讨论了实习过程、南方与罗斯的经典教材，以及《first course》和《second course》等著作，它们对连续时间马尔科夫链和布朗运动等内容进行了详细阐述。此外，还提及了针对随机过程在保险精算、金融等领域的应用书籍，这些作品从基础理论到实际应用的广度和深度，均能满足不同层次学习者的需求。