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書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 V KOOL iV model Y

國立臺北科技大學 工業工程與管理系 鄭辰仰所指導 林良韋的 以指針網路結合強化學習求解具隱性偏好之車輛途程問題 （2021），提出V KOOL iV model Y關鍵因素是什麼，來自於車輛途程問題、指針網路、強化學習、隱性偏好。

而第二篇論文東吳大學 企業管理學系 劉美纓所指導 洪千甯的 銀行流動性創造與系統風險之關聯性 （2021），提出因為有 流動性創造、系統風險、尾部風險、系統聯繫的重點而找出了 V KOOL iV model Y的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了V KOOL iV model Y，大家也想知道這些：

以指針網路結合強化學習求解具隱性偏好之車輛途程問題

為了解決V KOOL iV model Y的問題，作者林良韋 這樣論述：

車輛途程問題(Vehicle Routing Problem, VRP)旨在車輛及時間的限制下最小化路 線的總距離，過去已有許多學者基於此問題之限制式求得理論上的最佳解，但實務上經常涉及多個要因，其中最需考量路線規劃者和物流司機的隱性偏好，經常須依自身經驗制定後續路線該如何行走，因此基於理論的最佳解無法保證能完全地滿足物流司機所需的路線規劃。本研究擬發展一指針網路為基之強化模型 (Pointer Network-Based with Reinforcement Learning, PNTRL)，結合VRP中的時間窗、車輛進出等限制條件，依此建構指針網路模型來紀錄過往物流司機行走路線之偏好特徵

，亦透過強化學習解決有新加入站點之路徑規劃問題。此模型最大優勢在於重新預測時不必重新訓練模型，可省去大量訓練時間，亦同時解決新加入站點及具過去經驗之站點問題，且針對不同的資料集皆能表現不錯的成果，並可確實解決物流業者訂單規劃時加入新站點的車輛途程問題。

銀行流動性創造與系統風險之關聯性

為了解決V KOOL iV model Y的問題，作者洪千甯 這樣論述：

本研究探討銀行流動性創造與系統風險之關聯性。實證期間為2007年至2021年3月，使用臺灣銀行業之季資料。在控制銀行規模、資本比率、資產報酬率、存款比率、非利息收入比率及逾放比率後，本研究實證結果顯示銀行流動性創造與系統風險之關聯性為負向關係。將系統風險分解為尾部風險與系統聯繫，發現銀行流動性創造增加主要會降低系統風險中的尾部風險，即倒閉機率，而對系統聯繫的影響並不顯著。然而，將整體流動性創造拆解為表內和表外流動性創造以及資產面和負債面流動性創造，發現表外流動性創造會增加金融體系嚴重衝擊下個別銀行的系統聯繫。另外，全球金融危機時期相較於非全球金融危機時期，會增強銀行流動性創造與系統風險之負向

關係的影響效果，再依實證期間劃分為三個子樣本，發現COVID-19疫情時期下銀行流動性創造與系統風險呈正向關係，建議可待未來研究。最後，本研究結果說明銀行流動性創造對金融穩定及金融機構的監管具有重要涵義。

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