导读:本文包含了随机对策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:卫生监督,“双随机”抽查,日常监督,对策探讨
随机对策论文文献综述
谈立峰,褚苏春,杨琴亚,洪亮[1]（2019）在《常州市卫生监督“双随机”抽查工作现状分析及对策探讨》一文中研究指出目的了解常州市卫生监督"双随机"抽查工作的现状,分析存在的问题,为探讨完善卫生监督"双随机"抽查工作模式提供科学依据。方法采用现况调查方法,通过分析2018年常州市卫生监督"双随机"抽查工作数据,分析卫生监督"双随机"抽查工作存在的问题,并探讨相应的对策。结果2018年常州市国抽"双随机"全年共计抽查单位1448家,其中,公共场所1045家,占比72.17%;任务完成率73.83%,完结率100%,其中公共场所任务完成率为67.75%;立案查处40起,处罚率为3.74%;常州市所公共场所"双随机"抽查任务卫生监督员的组合数最多有21种,最少有7种。进一步分析了卫生监督"双随机"抽查工作中存在的问题;并探讨了相应的对策。结论建议加强卫生监督"双随机"抽查的顶层设计,科学抽取、合理分派及统筹安排"双随机"抽查任务,加大卫生监督信息系统的维护,加大卫生监督员的培训力度,加强"双随机"抽查结果的应用。(本文来源于《中国卫生监督杂志》期刊2019年04期）
张玉云[2]（2019）在《幼儿园生活活动中随机教育存在的问题及对策分析》一文中研究指出我国在《幼儿园工作规定》中明确指出,教师对幼儿的教育需融合在幼儿生活学习的方方面面,真正参与到幼儿的每一项活动中,充分实现教育方式的交互性作用。因此幼儿园教师需注重把握时机对幼儿进行随机教育。但实际情况显示,当前幼儿园随机教育中出现了诸多问题,主要有缺乏正确的随机教育理念、教育方式单一、随机教育内容不全面性、随机教育结果缺乏有效的强化。文章主要分析了幼儿园幼儿生活中随机教育的现状,存在的问题及原因,并积极寻求对策以便更好地发挥随机教育的作用。(本文来源于《才智》期刊2019年22期）
任铁争,史艳霞,张坤[3]（2019）在《河北省人社领域“双随机一公开”实施中的问题与对策》一文中研究指出"双随机—公开"作为创新型的监管模式,其在执法监督中发挥了至关重要的作用,但作为一种新生事物,其客观上也存在一定的问题,需要在发展中不断完善和改进。本文结合河北省人社领域在实际工作中存在的问题展开讨论,并有针对性的提出了对策建议。1.问题研究1.1监管的基础工作待完善"双随机—公开"监管在有效开展之前,最基础的的准备(本文来源于《财富时代》期刊2019年07期）
李林[4]（2019）在《基层“双随机、一公开”监管难点及对策》一文中研究指出"双随机、一公开"作为市场监管方式已经取得良好效果。但在实际工作中依然存在监管靶向性不强、检查标准缺失、基层一线执法人员检查技能有限等难点和问题,亟须从制定精准抽查计划、明确检查标准与细则、提升监管执法能力等方面予以解决。(本文来源于《中国市场监管研究》期刊2019年07期）
刘俊超[5]（2018）在《河南省人大常委会副主任暗查找问题》一文中研究指出本报刘俊超报道 河南省人大常委会副主任张维宁一行近日对焦作市及县区环境问题进行暗查、暗访。在沁阳市王庄村一家废弃的煤炭物流园区附近，发现一家销售煤泥的广告牌。暗查组以买煤泥客商的身份拨通了联系电话，很快非法贩卖煤泥的老板来到煤泥销售点附近，(本文来源于《中国环境报》期刊2018-11-29）
黄海,冯新新,刘红雨,厚娇,赵玉迎[6]（2019）在《基于随机加法链的高级加密标准抗侧信道攻击对策》一文中研究指出侧信道攻击已经对高级加密标准(AES)的硬件安全造成严重威胁,如何抵御侧信道攻击成为目前亟待解决的问题。字节替换操作作为AES算法中唯一的非线性操作,提高其安全性对整个加密算法有重要意义。该文提出一种基于随机加法链的AES抗侧信道攻击对策,该对策用随机加法链代替之前固定的加法链来实现有限域GF(28)上的乘法求逆操作,在此基础上研究随机加法链对算法安全性和有效性方面的影响。实验表明,所提随机加法链算法比之前固定的加法链算法在抵御侧信道攻击上更加安全、有效。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年02期）
赵娜娜[7]（2018）在《非扩张随机控制和随机微分对策问题的极限值的表示》一文中研究指出很多不同的文献都对遍历的控制问题和遍历的随机控制问题中当折扣因子趋于零时候的值函数λV_λ的极限值进行了研究,在此类问题的研究中,作者通过使用遍历性假设来保证当λ→0的时候λV_λ一致收敛到一个常数,具体细节可以查阅以下文献:Arisawa[3],Arisawa 和 Lions[4],Artstein 和 Gaitsgory[5],Basak,Borkar 和Ghosh[11],Borkar 和 Gaitsgory[18],Buckdahn 和 Ichihara[27],Lions,Papanicolaou和 Varadhan[75],Richou[93]。另一方面,在 Buckdahn,Goreac 和 Quincampoix[23],Quincampoix 和 Renault[92],Cannarsa 和 Quincampoix[28]中作者引入了非扩张条件,不同于遍历性情形的讨论在非扩张假设下极限函数可以依赖于初始条件x。本文基于上面的研究工作,通过无穷时间区间折扣代价泛函来定义值函数V_λ,使用PDE方法,进一步讨论了在非扩张假设条件下值函数的收敛问题。在我们的文章中,关于哈密顿函数的径向单调条件起着非常关键的作用。本文第一部分的目标是在非扩张假设下来研究这些问题,在非扩张条件下值函数的极限函数不必是常数。我们讨论无穷时间区间随机控制问题,而且对值函数V_λ进行讨论,它是由一个二阶Hamilton-Jacobi-Bellamn(HJB)方程来给定的,其中这个HJB方程不必与随机控制问题有关。另一方面,通过考虑由无穷时间区间倒向随机微分方程(BSDE)的解来定义的代价泛函,我们将之前的结果进行推广并且给出λV_λ(·)当λ → 0时候的极限值的一个显示表示公式。在我们的文章的第二大部分中,我们研究随机微分对策问题的下值函数的极限行为,此时代价泛函是通过一个无穷时间区间BSDE的解来定义的。但是不同于遍历控制方法,我们感兴趣的是下值函数的极限可以是一个依赖于初始条件的函数。为此我们将控制问题情形的非扩张条件推广至随机微分对策情形的非扩张条件,而且我们得到λV_λ(·)关于λ是一致有界、一致Lipschitz的。利用PDE方法,通过假设Hamilton-Jacobi-Bellamn-Isaacs(HJBI)方程的哈密顿函数满足径向单调条件,那么我们可以得到λV_λ(·)的单调收敛性并且我们将它的极限W刻画为一个极限PDE的最大粘性下解。利用BSDE方法,我们证明了 W_0满足一个一致动态规划原理,这个一致动态规划原理涉及到关于时间的上确界和下确界,而且这对于给出W_0的一个显示表示公式来说非常的关键。本文的内容和结构如下。在第一章中,我们给出了本文的引言。在第二章中,我们主要考虑了一般形式的HJB方程,此时的HJB方程不必与随机控制问题有关。我们利用无穷时间区间BSDE的解来定义值函数V_λ(x)。不同于遍历随机问题中在遍历性假设下对极限值的讨论,在我们的文章中首先引入了非扩张条件,然后研究了非扩张假设下λV_λ的单调收敛性,最后我们将值函数V_λ的极限函数刻画为某HJB方程粘性解的最大值。本章的主要创新点:在随机控制框架下我们引入了新的随机非扩张条件并且建立了它和非扩张条件的关系。进一步我们给出了值函数极限值的刻画,将Cannarsa和Quincampoix[28]文中关于控制问题的结论推广至随机控制问题中。在第叁章中,我们使用与第二章相同的框架但是现在的哈密顿函数H是与随机控制问题相关的。我们研究无穷时间区间折扣代价泛函的最优值当折扣因子λ(>0)趋于0的时候的极限行为。本章的主要创新点:我们的主要结论是刻画值函数V为相应的HJB方程在否上的唯一粘性解,并给出了它所满足的动态规划原理。进一步讨论了随机控制框架下w_0满足的HJB方程,而且利用Peng[87]中介绍的一个非线性期望g-期望的定义给出w_0的一个显示表示公式。上述第二章和第叁章来自于论文:J.Li,N.Zhao.Representation of asymptotic values for nonexpansive stochas-tic control systems.Stochastic Processes and their Applications.已接收。文章网址:https://arxiv.org/abs/1708.02335在第四章中将第二章的结论推广至随机微分对策情形,我们在本章中考虑一般形式的HJBI方程,此时它不必与随机微分对策相关。受到Buckdahn和Li[20]的启发,有关的代价泛函我们考虑它为递归的,即,它是通过一个BSDE的解来定义的,但是与文献[20]不同的是我们现在考虑无穷时间区间情形。我们主要讨论了下值函数V_λ的极限函数的刻画。但是与第二章的情形不同的是在本章中BSDE的系数ψ是依赖于y的。而且在本章中引入了随机微分对策背景下的一个新的随机非扩张条件。本章的主要创新点:我们证明了系数关于y不满足Lipschitz条件而是满足连续及单调性条件,无穷时间区间BSDE的解存在唯一,而且非扩张条件可以推出我们引入的随机微分对策背景下的新的随机非扩张条件成立。另外,我们说明了此时值函数不再限制于是一个HJB方程在一个紧集(?)(?)R~N上的约束粘性解,我们定义的下值函数V_λ是一个二阶HJBI方程在R~N的唯一粘性解,从而给出值函数极限值在径向单调条件下的一个刻画。在第五章中我们使用与第四章相同的框架但是现在的哈密顿函数H是与随机微分对策有关的,我们研究随机微分对策框架下无穷时间区间折扣代价泛函的下值函数V_λ的极限行为,此时我们假设非扩张条件成立并且BSDE的系数功不同于随机控制框架的情形,此时它依赖于y和另一个控制过程u_。我们刻画V_λ为有关HJBI方程的一个粘性解。而且,我们给出了 W_0(x):=limλ λV_λ(x)的一个刻画,我们首先利用Peng[88]引入的随机倒向半群的记号以及在[20]中随机微分对策中的推广给出了下值函数V_λ的动态规划原理。然后给出W_0的表示公式。本章的主要创新点:我们将第叁章的结果推广至随机微分对策情形。我们利用倒向随机半群的记号给出了下值函数V_λ的极限值的显示表示公式。上述两章来自于论文:R.Buckdahn,J.Li,N.Zhao.Representation of limit values for nonexpansive s-tochastic differential games.Submitted.下面是本文的章节目录和主要内容。一、第一章引言;二、第二章一般形式的HJB方程的渐近值的刻画;叁、第叁章非扩张随机控制问题的极限值的表示;四、第四章一般形式的HJBI方程的极限值的刻画;五、第五章非扩张随机微分对策问题极限值的表示。第二章:一方面,我们定义了无穷时间区间随机控制系统的值函数V_λ,而且引入了新的随机非扩张条件。另一方面,我们给出了值函数极限值的刻画。随机控制系统:给定一个函数ψ:R~N×R~d × U → R,对任意的λ>0,我们考虑无穷时间区间BSDE:以及相关的受控随机系统引理2.1.1在标准假设(H_1)下,对所有控制u ∈ U,上面的受控随机系统存在唯一R~N-值连续,F-适应解Xx,u=(X_t~(x,u))t≥0。而且,对所有T>0,和k≥2,存在一个常数C_k(T)>0使得命题2.1.1在假设(H_1)和(H2)下,上述无穷时间区间BSDE存在唯一解(Yλ,x,u,Zλ,x,u)∈LF∞(0,∞;R)× Hloc2(R~d)。而且,我们有现在我们引入下面的值函数为了研究值函数V_λ以及它的极限,我们引入新的随机非扩张条件并且建立它和非扩张条件之间的关系。命题2.2.1在假设(H_1)和(H2)下,非扩张条件(H3)推出随机非扩张条件(H4)成立。接下来我们给出值函数V_λ的性质。引理2.3.1我们假设(H_1),(H2)和(H3)成立。则函数族{λV_λ}λ在(?)上是等度连续以及等度有界的。事实上,对常数(?)>0,M>0(在(H2)中定义),有,对所有的λ>0,以及所有的x,x'∈(?),在此章中,我们考虑一个哈密顿函数H:R~N × R~N × S~N → R,其不必依赖于一个随机控制问题。其中S~N表示A × N对称矩阵集合。而且我们假设哈密顿函数H是一个一致连续函数。我们考虑下面的PDEλV(x)+H(x,DV(x),D~2V(x))= 0,x'∈((?)).定理2.4.3我们假设(A(?)),(A_H)和(H)成立,而且还假设哈密顿函数H满足径向单调条件:H(x,lp,lA)≥ H(x,p,A),对所有实值 l ≥ 1,(x,p,A)∈ (?) ×R~N×S N.对所有λ>0,设V_λ是上述PDE的约束粘性解使得λV_λ ∈ LipM((?))。则(ⅰ)λ → AV_λ(x)是非递减的,对任意x ∈(?);(ⅱ)极限limλ→0+λV_λ(x)存在,对任意x ∈ (?);(ⅲ)(ⅱ)中的收敛在(?)上是一致的。引理2.4.1设H(x,p,A)关于(p,A)∈R~N× S~N是凸的。则有下面的等价条件:i)H(x,·,·)满足径向单调性(H5);ii)H(x,l'p,l'A)>H(x,lp,lA),0<l<l',(p,A)∈ R~N ×S~N;iii)H(,A)≥ H(x,0,0),(p,A)∈ R~N × S~N。定理2.4.4假设条件同定理2.4.3。对所有的λ>0,设V_λ为下面PDE的唯一约束粘性解λV(x)+ H(x,DV(x),D~2V(x))= 0,x∈(?),使得对某足够大而且不依赖于λ的M0>0有λV_λ∈ LipM0((?))成立。则,w_0(x):=λ→0+lim λV_λ(x),x ∈ (?),满足w_0(x)=sup{w(x):w ∈ LipM0((?)),w+H(x,Dw,D~2w)≤ 0在(?)上(在粘性意义下)},x ∈ (?),其中H(x,p,A):= min {M0,l>0sup H(x,lp,lA)}。推论2.4.1在定理2.4.4相同的假设下,对所有的x ∈θ有推论2.4.2在定理2.4.4相同的假设下,我们还假设对所有x ∈ θ,(p,A)∈(R~N{0}))×S~N,l>0sup H(x,lp,lAM)= +∞。则,w_0是(?)上的一个常数。第叁章:我们主要讨论了无穷时间区间折扣代价泛函的最优值当折扣因子λ>0趋于0的时候的极限行为。我们首先证明V_λ为某HJB方程的唯一约束粘性解,然后给出w_0(x):=λ→0limV_λ(x)= 的一个显示公式。在第二章的研究框架下,我们考虑下面形式的哈密顿函数H其中(x,p,A)∈R~N×R~N ×S~N。命题 3.1.1 在假设(H_1),(H2)和(H3)下,值函数V 是下面 Hamilton-Jacobi-Bellman方程的一个粘性解AV(x)+ H(x,DV(x),D~2V((x)= 0,x ∈(?),其中H(x,p,A)如上定义。为了证明命题3.1.1,我们使用Peng的方法,需要引入Peng[88]中的倒向随机半群的记号。倒向随机半群:给定第二章中引入的SDE在t = 0时刻的初始值x,u(·)∈ U,η∈L~2(Ω,Ft,P),我们定义一个倒向随机半群:对给定的λ>0,x ∈(?),u ∈U,t ∈ R+,令Gs,tλ,x,u[η]:=Ysη,s ∈[0,t],η ∈ L~2(Ω,Ft,P),其中(Ysη)s(?)[o,t]是下面倒向随机微分方程的唯一解命题3.1.2(动态规划原理)在假设(H_1),(H2)和(H3)下,对所有λ>0,x ∈R~N以及t≥ 0,有命题3.1.3假设(H_1)成立。设H_1,H2:R~N ×R~N ×S~N → R为分别取ψ =ψ_1以及ψ=ψ_2且满足如上形式的两个哈密顿函数,其中ψ_1和ψ_2假设满足(H2)。我们假设u ∈USC((?))是下式的一个下解λV(x)+ H_1(x,Dψ(x),D~2ψ(x))= 0,x ∈ (?),以及v∈ LSC((?))是下式的一个上解λV(x)+ H2(x,Dcψ(x),D~2ψ(x))= 0,x∈(?).则有定理3.2.1我们假设(H_1),(H2)和(H3)成立。而且,我们假设:存在一个凹的单增函数ρ:R+ → R+而且满足ρ(0+)= 0使得,对所有的(x,z)∈ R~N ×R~d,u,u' ∈ U,| ψ(x,z,u)-ψ(x,z,u')|≤(1+|z|)ρ(d(u,u'))(其中d是我们考虑的控制状态空间U上的一个度量)。则,沿着一个合适的子序列0<λn ↓0,存在一致极限w(x)= λ→0+lin λV_λ(x)是下面方程的一个粘性解h(x,Dw(x),D~2w(x))= 0,x ∈ (?),其中 函数ψ将会在下面第三章中进行描述。定理3.2.2我们假设(H_1),(H3)和(H5)成立。现在考虑情形:ψ(x,z,u)=ψ_1(x,u)+g(z),其中ψ_1:(?) ×U → R是有界的(被M界住),一致连续而且满足同时假设q:R~d→ R是Lipschitz的(且Lipschitz常数为Kz),正齐次的,凹的而且满足g(0)= 0。对η∈L~2(Ft),我们考虑下面的倒向随机微分方程而且定义非线性期望εg[η]:=Y0η。则,存在一致极限w_0(x)= λ→0+lim λV_λ(x)且成立对任意X∈(?)。第四章:我们将第二章的结论推广至随机微分对策情形,即,下值函数V_λ是由随机微分对策中无穷时间区间折扣代价泛函定义的。我们首先证明了非扩张条件可以推出我们随机微分对策情形下引入的随机非扩张条件,然后我们将极限函数W_0:λ→0 limλV_λ刻画为某HJBI方程的最大粘性下解。对于任意给定的λ>0我们考虑下面的无穷时间区间BSDE:命题4.1.1在假设(Al)下,上述无穷时间区间倒向随机微分方程存在唯一解(Yλ,Zλ)∈LF∞(0,∞;R)×Hloc2(R~d)。而且,有在证明上述命题之前我们引入一个技术性引理,方法可以参考Barlow,Perkins[10],Du,Li,Wei[40]和 Lepeltier,San Martin[70]。引理4.1.1设ψ:R+×Ω×R×R~d→R满足假设(Al)而且,对所有n>1,令则,对所有n≥ 1,ψn:R+ ×Ω × R × R~d → R满足(A1),它关于y是Lipschitz的而且Lipschitz常数为n,且成立这个点点收敛是非递增的且被M界住。通过上述引理我们可以将命题4.1.1的证明简化为证下面的引理。引理4.1.2假设系数ψ满足(A1),关于y是Lipschitz的而且Lipschitz常数Ky。则上述倒向随机微分方程存在唯一解(Yλ,Zλ)∈ LF∞(0,∞;R)×Hloc2(R~d)。而且,我们有其中,唯一性可由下面引理的直接得到。引理4.1.3设系数也,ψi,i = 1,2,满足(A1),假设它们关于y是Lipschitz的(且Lipschitz常数为Ky)而且满足ψ_1≤ψ_2。若用(Yi,Zi)表示上述带系数ψi的倒向随机微分方程的解,则我们有Yt1≤Yt2,t≥ 0,P-a.s.随机微分对策:对所有(u,v)∈U × V,我们考虑受控的随机系统而且,对任意λ>0,x∈R~N 和(u,v)∈U×V,我们考虑下面的无穷时间区间BSDE:引理4.2.1在假设(C1)下,对所有(u,v)∈U× V,上述受控随机系统存在唯一R~N-值连续F-适应解Xx,u,v=(X_t~(x,u),v)t>0。而且,对所有T>0,和K≥ 2,存在常数C_k(T)>0使得由命题4.1.1知存在唯一解(Yλ,x,u,v,Zλ,x,u,v)∈LF∞(0,∞;R)×Hloc2(R~d),而且,现在我们定义与随机微分对策有关的下值函数和上值函数和然后我们引入新的随机非扩张条件将[23]和我们第二章的条件拓展到随机微分对策背景。而且给出了随机非扩张条件和非扩张条件的关系如下定理4.3.1在假设(C1)和(C2)下,非扩张条件(C3)推出随机非扩张条件(C4)。接下来我们给出下值函数V_λ的性质。引理4.4.1我们假设(C1),(C2)和(C3)成立。则函数族{AV_λ}λ>0在R~N上是等度连续和等度有界的。事实上,对(C2)和(C3)中定义的常数(?)>0,M>0,有,对所有λ>0,以及对所有在此章中,我们通过考虑一个不必依赖于我们随机微分对策的哈密顿函数H:R~N×R × R~N ×S~N→ R来进行一个更一般的讨论。表示N × N对称矩阵集合。我们假设哈密顿函数H是一个一致连续函数。定理4.5.1设哈密顿函数H满足假设(A_H),(H)而且满足径向单调条件(RM)。则(ⅰ)λ → λV_λ(x)是非递减的,对所有x∈R~N;(ⅱ)极限 V(x):=limλ→0+ λV_λ(x)存在,对所有x ∈ R~N;(ⅲ)(ⅱ)中的收敛在R~N的紧集上是一致的。引理4.5.1设H(x,r,p,A)关于(p,A)∈ R~N ×S~N是凸的。则有下面的等价条件:ⅰ)H(x,r,·,·)满足径向单调条件(RM);ⅱ)H(x,r,lp,lA)≥ H(x,r,lp,lA),0≤l≤l',(p,A)∈R~N × S~N;ⅲ)H(x,r,p,A)≥H(x,r,0,0),(p,A)∈R~N×S~N。定理4.5.2假设同定理4.5.1。对任意的λ>0设V_λ表示下面PDE的唯一粘性解λV(x)+ H(x,λV(x),DV(x),D~2V(x))= 0,x ∈ R~N,使得对某足够大且不依赖于λ的x ∈ R~N满足(在粘性意义下)},x∈R~N,其中推论4.5.2除定理4.5.2的假设外,我们还假设对所有(x,A)∈(R~N × R~N{0})×S~N,第五章:我们研究第四章中我们引入的随机微分对策中值函数的收敛问题。首先证明了下值函数V_λ为某HJBI方程的唯一粘性解,然后通过利用随机微分对策背景下V_λ的动态规划原理给出了W 0:= V_λ的表示公式。在第四章的框架下,我们考虑下面形式的哈密顿函数H定理5.1.1在假设(C1),(C2)和(C3)下,下值函数是下面HJBI方程的一个粘性解λV(x)+ H(x,λV(x),DV(x),D~2V(x))= 0,x∈R~N,其中H(x,y,p,A)定义如上。而且,在R~N上的一致连续函数类中解是唯一的。倒向随机半群:设ψ:R~N×R×R~N×U×V→R满足(C2)。则,给定λ>0,(x,u,v)∈R~N×U× V对任意t>0我们定义倒向随机半群其中 是下面倒向随机微分方程的唯一解由上面引入的倒向随机半群的记号,我们给出下值函数V_λ的动态规划原理。命题5.2.1(动态规划原理)在我们的标准假设(C1),(C2)和(C3)下,随机微分对策的下值函数V_λ满足下面的动态规划原理:对所有t≥ 0,x ∈ R~N以及所有λ>0。倒向随机半群:令们通过下面的倒向随机微分方程定义倒向随机半群引理5.2.1在假设(C2)和(C2')下,ⅰ)ⅱ)ⅲ)ⅳ)若z →ψ(x,z,u)是凸的,那么Gs,tt,u[·]在L~2(Fr;R)上是凸的。注5.2.2事实上,正如我们引理中所叙述的性质,0 ≤ s ≤t,定义了一个条件g-期望,它在Peng[87]中首次被引入和研究。特别的,对s = 0我们有g-期望。感兴趣的读者可以查阅这篇文章。通过我们上面引入的倒向随机半群的记号,我们给出下面极限值函数满足的动态规划原理。定理 5.2.1 我们假设(C1),(C2),(C2'),(C3)和(RM)成立。则R~N满足动态规划原理而且,若z→ψ(x,z,u)是凹的,对所有(x,u),而且若则W_0(·)有下面的表示公式:(其中 ψ(x)=minu∈Uψ(x,0,u))。定理5.2.2我们假设(C1),(C2),(C2'),(C3)和(RM)成立。则有下面强动态规划原理:(本文来源于《山东大学》期刊2018-05-08）
陈昱玮[8]（2018）在《双随机机制在海关稽查中运用的问题及对策研究》一文中研究指出随着我国互联网商务以及贸易全球化的日益发展,跨境电子商务、支付平台等各种新兴技术的迅速崛起,对海关治理机制和治理能力的现代化提出了新要求。海关稽查作为海关后续监管的重要组成部分,虽然不能创造进出口价值,但能够规范企业进出口行为,降低进出口企业的交易成本,从而提高企业的经营成果,提升企业的综合竞争力,有效服务于社会经济的发展。但是,目前海关稽查受稽查业务改革、人力资源、技术装备以及信息化程度等因素限制,无法有效控制行业性及系统性风险。同时,海关稽查作为相对独立的外勤执法工作,缺乏一定的监督约束机制,容易滋生权力寻租。稽查工作中引入双随机机制为解决海关稽查上述问题提供了一条较好的途径。“双随机”是海关稽查部门自“多查合一”和“选查分离”实现后,充分运用现代信息技术和大数据运算的成果,通过计算机实现系统自动选取稽查对象和稽查人员,切实避免海关对行政相对人的任意检查,是后续监管方式的改革创新,实现了以执法成本的最小化和执法效能的最大化,体现了海关后续监管的公平性与科学性。海关实行双随机稽查工作尚处于起步阶段,由于稽查治理理念未及时转变、法规制度不完善、机构改革滞后等原因,双随机制度在海关稽查中的应用面临着不少现实问题。本文旨在通过结合海关后续监管面临的改革形势和挑战,总结海关稽查环节运用双随机机制的实践与经验,对双随机机制在海关稽查中的应用进行综合分析与评估,归纳目前双随机选择机制与海关稽查现状之间存在的矛盾。通过构建稽查环节中双随机机制的任务管理、组织架构和完善稽查工作中双随机机制的选取规则等方式,对双随机机制在海关稽查环节的应用提出具有针对性、可操作性和创新性的想法,从而为提升海关后续监管效能起到推动和促进作用。(本文来源于《天津财经大学》期刊2018-05-01）
周帅[9]（2018）在《“双随机一公开”监管模式的困境及解决对策》一文中研究指出为进一步推进简政放权、放管结合、优化服务,规范市场执法行为,提升监管的公平性、规范性和有效性,国务院、各省级政府和国家质检总局决定在履行市场监管职能时推行随机抽取检查对象,随机选派执法检查人员,及时公布抽查情况和查处结果的工作机制,即"双随机一公开"监管工作模式。笔者作为多年从事纤维及制品质量监督的工作人员,以湖北省纤维检验局在全省纤检系统推行"双随机一公开"监管工作模式为例,从以上叁个(本文来源于《中国纤检》期刊2018年04期）
赵志亭,胡劲松[10]（2017）在《大数据服务商参与的供应链随机微分对策研究》一文中研究指出基于随机微分博弈理论,建立零售商支付契约、联合支付契约和合作契约3种模式下的叁级供应链营销合作策略模型。运用HJB方程分别求得3种模式下博弈状态达到均衡时制造商产品质量努力水平、大数据服务商营销努力水平、潜在消费者转化率的期望值、方差以及联合支付契约下制造商的分摊比例。进而对3种模式进行比较分析,结果表明合作博弈下以上各数据均高于Stackelberg博弈下的两种模式,且合作博弈下供应链系统利润也最高。(本文来源于《中国集体经济》期刊2017年35期）
随机对策论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
我国在《幼儿园工作规定》中明确指出,教师对幼儿的教育需融合在幼儿生活学习的方方面面,真正参与到幼儿的每一项活动中,充分实现教育方式的交互性作用。因此幼儿园教师需注重把握时机对幼儿进行随机教育。但实际情况显示,当前幼儿园随机教育中出现了诸多问题,主要有缺乏正确的随机教育理念、教育方式单一、随机教育内容不全面性、随机教育结果缺乏有效的强化。文章主要分析了幼儿园幼儿生活中随机教育的现状,存在的问题及原因,并积极寻求对策以便更好地发挥随机教育的作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机对策论文参考文献
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