Gesicht_Zeit的博客

编写一个模拟人工洗牌的程序，将洗好的牌分别发给四个人。 使用结构card 来描述一张牌，用随机方法来模拟人工洗牌的过程，最后将洗好的52张牌顺序分别发给四个人。 设计要求： 1）要求使用java类包中的Math.Random()方法进行随机处理。 2）要求在dos控制台窗口中显示每个人手上的扑克牌 3）要求将每个人手上的13张牌按照四种花色，从小到大排列整齐后显示出来。 *4）可以设计成图形用户界面，通过按钮进行洗牌、发牌的动作，并按上面的要求显示东西南北四个人手上的牌型。 此代码按照要求做好，并有注释，方便根据个人需要修改。

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激励合约优化模型包括道德风险、逆向选择和信号传递问题三个优化模型。近十年 来，激励合约优化模型的研究和应用基本上依赖解析分析的理论推导，其应用也仅停留 在定性分析层面，使得这一模型的研究和实际应用均受到很大限制。为了能使激励合约 优化模型更贴近实际应用，本文在分析和综合了已有成果的基础上，利用计算机仿真的 方法，提出了解决激励合约优化模型的量化计算方法，并运用这一方法，量化分析了道 德风险模型一个（底薪加提成线性支付方式）、逆向选择模型两个（一是委托人达到效 用最大化时，代理人在自然条件好与差两种情形下的逆向选择模型；二是委托人达到效 用最大化时，在代理人为高效率类型和低效率类型两种情形下的逆向选择模型）和信号 传递模型两个（一是委托人达到效用最大化时，委托人通过激励合约使代理人向其传递 特征信号的优化模型；二是委托人达到效用最大化时，委托人通过激励合约向代理人传 递其特征信号的优化模型）。激励合约模型量化分析的关键是效用函数的非解析表达方 式。针对激励合约模型中的效用函数,利用 SVR 对效用函数建模，解决了效用函数无法 用解析函数表达的问题，构造基于 SVR 的激励与合约的量化计算模型。