基于鱼群涌现行为启发的集群机器人硬注意力强化模型

生物集群运动模型能使集群机器人涌现秩序,但是所形成的机器人自然集群秩序难以有效地被人工控制,为此提出鱼群硬注意力模型来解析实验鱼群数据中的交互行为。该模型通过编码器网络、图注意力网络、信息聚合网络、预解码网络以及最终解码网络等结构来获取焦点单体的重要邻居;再利用深度确定性策略梯度技术设计轨道强化网络与安全强化网络,以实现集群的人工控制。多智能体仿真与集群机器人实验结果表明:所提方法能够实现集群的人工轨道、安全控制,重要邻居信息为解决集群运动的强化学习难题提供了新思路,所提控制模型在无人机群空中协作、智慧农机集群作业、物流仓储多体搬运等领域具有较大的应用潜力。

基于因子分析法的宁波上市公司绩效评价

本文利用多元统计中的因子分析方法,以55家宁波上市公司2016年财务报表数据为基础,对宁波上市公司的经营绩效进行实证分析,并得到这55家企业绩效的综合排名。研究表明,2016年宁波上市公司综合绩效水平整体稳健。各方面能力与上市公司排名相关性不强;盈利能力不甚理想;偿债能力相对较好;成长能力较为平均;现金流能力和营运能力表现较差。在宁波上市公司涉及的行业中,表现最好的是交通运输、仓储和邮政业;制造业整体表现一般;批发和零售业及房地产企业各有优势;建筑业和两家服务类型的企业表现低迷。