markdown:
[Đăng nhập](javascript:;) [Sửa thông tin](javascript:;)hoặc [Đăng ký](javascript:;) [ad.ntruyen@gmail.com](mailto:ad.ntruyen@gmail.com), Mình sẽ tìm giúp cho. Toàn bộ truyện của [Han Yu-rang](http://ntruyen.info/tac-gia/Han-Yu-rang), [Hwang Mi Ri](http://ntruyen.info/tac-gia/Hwang-Mi-Ri) [,](http://ntruyen.info/danh-sach-truyen/Manhua)
### Manhua
[,](http://ntruyen.info/danh-sach-truyen/Xuyen-Khong)
### Xuyên không
[,](http://ntruyen.info/danh-sach-truyen/Romance)
### Lãng mạn
,
[Truyện Tranh Full Bộ](http://ntruyen.info/danh-sach-truyen?ViewType=1&CurrentStatus=3) [Truyện Sim](http://ntruyen.info/tim-kiem?SearchBy=1&SearchText=Truy%E1%BB%87n+Sims) [Conan](http://ntruyen.info/truyen/conan), [Đấu La Đại Lục](http://ntruyen.info/truyen/Dau-La-Dai-Luc), [Bleach](http://ntruyen.info/truyen/Su-Gia-Than-Chet), [Hiệp Khách Giang Hồ](http://ntruyen.info/truyen/Hiep-Khach-Giang-Ho), [Lớp Trưởng Đại Nhân](http://ntruyen.info/truyen/Lop-Truong-Dai-Nhan), [Tầm Trảo Tiền Thế Chi Lữ](http://ntruyen.info/truyen/Tam-Trao-Tien-The-Chi-Lu), [Kỵ Sĩ Hoang Tưởng Dạ](http://ntruyen.info/truyen/Ky-Si-Hoang-Tuong-Da), [Hoa Thiên Cốt](http://ntruyen.info/truyen/Hoa-Thien-Cot)
|
|![]()
# Hashimoto Natsumi
**Tên:**Hashimoto Natsumi **Ngày sinh:**02/06/1983 **Giới tính:**Nam **Lượt xem:**0 **Giới thiệu:**Update... [](/truyen/Trieu-Hoi-Su)
![ Triệu Hồi Sư](http://3.bp.blogspot.com/-YMNXLSk3UFQ/VcbSqc5U7RI/AAAAAAAFrJQ/rQPvV0ZeSN8/Trieu-Hoi-Su.jpg?imgmax=500)
[Triệu Hồi Sư](/truyen/Trieu-Hoi-Su)
|1|
|1|[](/nhan-vat/Shinichi-Kudo)
![ Shinichi Kudo](Resources/Images/Persons/Thumbnails/Nhan-vat-Shinichi-Kudo.jpg)
Shinichi Kudo là nhân vật chính trong bộ truyện. Shinichi là một thám tử học sinh trung học không may phải biến thành hình dạng thời còn bé của mình sau khi bị bắt uống một loại độc dược đang được thử nghiệm khi bị đánh bất tỉnh, viên thuốc được dùng để giết cậu, bởi một tổ chức xã hội đen. Trong hầu hết các tập truyện, cậu có tên hiện dùng là Conan Edogawa và phải sống giả vờ như một đứa trẻ nhằm che giấu danh tính thật và bảo vệ người thân khỏi tổ chức này. Cậu là một thám tử nổi tiếng đồng thời có một quan hệ tình cảm phức tạp với người bạn từ thủa nhỏ của cậu, Ran Mori. Cậu cũng là một cầu thủ danh tiếng, ngoài ra còn tỏ ra thông thái về nhiều lĩnh vực khác.
[](/nhan-vat/Nobita-Nobi---No-Bi-Ta)
![ Nobita Nobi - Nô Bi Ta](Resources/Images/Persons/Thumbnails/Nobita-Nobi---No-Bi-Ta.gif)
Cậu học sinh lớp bốn và là con một trong nhà. Có rất nhiều tính xấu như: ham ngủ ngày, học dốt, chơi thể thao dở ẹc, lười làm việc nhà,... Cậu rất giỏi bắn súng, đấu kiếm và rất sáng tạo trong trò chơi dây, nhưng việc mà cậu giỏi nhất là ngủ (cậu có thể ngủ bất cứ lúc nào và bất cứ nơi đâu) . Cậu là một người rất dũng cảm trong mọi khó khăn. Chính cậu là người đáng tin cậy nhất trong các cuộc phiêu lưu (vì luôn trở thành người hùng bất đắc dĩ).
[](/nhan-vat/Hanamichi-Sakuragi)
![ Hanamichi Sakuragi](Resources/Images/Persons/Thumbnails/Hanamichi-Sakuragi.jpg)
Hanamichi là thành viên mới của đội bóng, là một tài năng thiên bẩm đúng
nghĩa. Khả năng nổi trội là bật cao và không bao giờ biết mệt mỏi. Cậu
ta cao và khỏe, đồng thời cũng rất nhanh và linh hoạt. Tuy mới bắt đầu
tập chơi nhưng nhờ khả năng bẩm sinh và nỗ lực phi thường (không biết vì
mê gái hay mê bóng rổ), cậu dần trở thành một chủ lực và là nguồn động
viên to lớn của đội bóng.
Là một gã trai ồn ào, luôn "tuyên truyền" mình là "thiên tài" của sân đấu. Bạn sẽ dễ dàng nhận ra cậu ta bởi cái miệng cười rộng ngoác và... mái tóc đỏ độc nhất vô nhị.
Chiều cao: 1m88
Lớp: 10
Đội: Shohoku
Số áo: 10
Vị trí: Power Forward
Biệt danh: khỉ tóc đỏ
Câu nói quen thuộc: Tui là thiên tài
Tính cách: kiêu ngạo, hay ganh tị nhưng rất cầu tiến.
[](/nhan-vat/Conan-Edogawa)
![ Conan Edogawa](Resources/Images/Persons/Thumbnails/Conan-Edogawa.jpg)
Chính là Shinichi teo nhỏ . Do hoàn cảnh bắt buộc, Shinichi - Conan phải lại sống tại nhà Ran Mori - bạn gái của Shinichi - dưới lốt cậu bé Conan mới học lớp 1 để lẩn trốn và truy tìm tung tích bọn tội phạm áo đen. Trong lốt Conan, Shinichi đã phải đối đầu với bao tình huống éo le và nực cười trên hành trình đi tìm lại chính mình .
[](/nhan-vat/Doraemon---Do-re-mon)
![ Doraemon - Đô rê mon](Resources/Images/Persons/Thumbnails/Doraemon---Do-re-mon.jpg)
Chú mèo máy của thế kỷ 22, sinh ngày 3 tháng 9 năm 2112, cao 129,3 cm, cân nặng 129,3 kg, rất sợ chuột và có thể chạy với vận tốc 129,3 km/h khi gặp chuột, nhảy cao 129.3 cm khi bị dọa dẫm. Mặc dù được gọi là một người máy "phế thải" của tương lai nhưng Đôrêmon lại trở nên đáng yêu vì sự không hoàn hảo của mình. Đôrêmon thích bánh rán dorayaki và thường bị mọi người mời ăn bánh để thuyết phục chú cho mượn bảo bối. Thêm vào đó tuy được coi là chú mèo máy thông minh (tên đầy đủ của Đôrêmon phát hành lần đầu ở Việt Nam là Đôrêmon - Chú mèo máy thông minh) song Đôrêmon thường xuyên bị Nôbita cầu cứu, rồi khi gặp phải tình huống khẩn cấp chú mèo luôn luống cuống rút nhầm bảo bối. Nhưng với cái túi thần kì chứa các bảo bối của thế kỉ 22 và nhất là lòng dũng cảm, quý mến bạn bè (giống như tất cả các nhân vật chính khác), Đôrêmon vẫn là vị cứu tinh cho Nôbita, thậm chí cho cả nhân loại lúc hiểm nguy, và ý nghĩa hơn, là "ông bụt" thời hiện đại, khuyến khích độc giả nhỏ tuổi biết ước mơ và thích ước mơ. Hình thể của Đôrêmon ở những tập đầu hơi to, mập mạp một chút. Ở những tập sau, hình thể của Đôrêmon đã được sửa lại cho cân đối hơn. Đôrêmon có một cô em gái là mèo máy Đôrêmi.


markdown:
Nguồn tin: Phòng GD&ĐT
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Tài khoản
Mật khẩu
Giáo viên.
Học sinh.
Phụ huynh học sinh.
Khách vãng lai.
Email: admin@pgdlanggiang.edu.vn

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

Content-Language: vi

Set-Cookie: nv3c_Vbap7_nvvithemever=xg%2C%2C; expires=Mon, 19-Feb-2018 23:26:16 GMT; path=/; domain=.pgdlanggiang.edu.vn; httponly

Connection: close

Server: nginx

Cache-Control: no-cache, pre-check=0, post-check=0

Pragma: no-cache

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html; charset=utf-8


Set-Cookie: nv3c_Vbap7_nvvithemever=xg%2C%2C; expires=Mon, 19-Feb-2018 23:23:46 GMT; path=/; domain=.pgdlanggiang.edu.vn; httponly


markdown:
Thảo luận trong 'Phim Kinh Dị' bắt đầu bởi phamtuantb, 9 Tháng sáu 2013.
Fshare 720p
Dãn cách tên bằng dấu phẩy(,).

Cache-control: private, max-age=0

Server: LiteSpeed

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html; charset=UTF-8

Accept-Ranges: bytes


markdown:
Phim8k.Net
Trang chủ
Thể loại
Phim 18+
Phim Hành Động
Phim Viễn Tưởng
Phim Chiến Tranh
Phim Hình Sự
Phim Phiêu Lưu
Phim Hài Hước
Phim Võ Thuật
Phim Hoạt Hình
Phim Kinh Dị
Phim Thần Thoại
Phim Tâm Lý
Phim Âm Nhạc
Phim Tình Cảm
Phim Tội Phạm
TV - Show
Quốc gia
Việt Nam
Trung Quốc
Mỹ
Hàn Quốc
Nhật Bản
Hồng Kông
Ấn Độ
Thái Lan
Đài Loan
Pháp
Xem phim mới
Phim 2017
Phim 2016
Phim 2015
Phim 2014
Phim 2013
Phim 2012
Phim 2011
Phim 2010
Phim 2009
Phim 2008
Phim 2007
Phim 2006
Phim 2005
Phim 2004
Phim 2003
Phim 2002
Phim 2001
Phim 2000
Phim 1999
Phim 1998
Phim 1997
Phim 1996
Phim lẻ
Phim lẻ 2017
Phim lẻ 2016
Phim lẻ 2015
Phim lẻ 2014
Phim lẻ 2013
Phim lẻ 2012
Phim lẻ 2011
Phim lẻ 2010
Phim lẻ 2009
Phim lẻ 2008
Phim lẻ 2007
Phim lẻ 2006
Phim lẻ 2005
Phim lẻ 2004
Phim lẻ 2003
Phim lẻ 2002
Phim lẻ 2001
Phim lẻ 2000
Phim bộ
Phim chiếu rạp
Diễn Viên
Hài Tết
Hài Tết 2017
Hài Tết 2016
Trang chủ
Diễn viên
Connor Fox
Connor Fox
Tên khác:
Ngày sinh:
Nghề nghiệp:
Diễn viên
Quốc gia:
Chiều cao:
Cân nặng:
Chưa có thông tin
Nhóm máu:
Chưa có thông tin
Ngôn ngữ:
Chưa có thông tin
Sở trường:
Chưa có thông tin
Sở thích:
Chưa có thông tin
Tiểu sử
Một số phim đã tham gia
Phim8k.Net
Trailer phim mới
Người Nhện: Về Nhà
Spider-man: Homecoming
Lượt xem: 6637
Thần Sấm 3: Thời Khắc Tận Thế
Thor 3: Ragnarok
Lượt xem: 6531
Điệp Viên Xxx 3: Xxx Phản Đòn
Xxx 3: The Return Of Xander Cage
Lượt xem: 8949
Nữ Siêu Nhân
Wonder Woman
Lượt xem: 34044
Liên Minh Công Lý
Justice League
Lượt xem: 18171
Hộ Vệ
Guardians (zashchitniki)
Lượt xem: 7168
Vùng Đất Quỷ Dữ 6
Resident Evil 6: The Final Chapter
Lượt xem: 6378
Chiếc Xe Tải Quái Vật
Monster Trucks
Lượt xem: 4454
Phù Thủy Tối Thượng
Dr. Strange
Lượt xem: 3971
Stonewall
Stonewall
Lượt xem: 3720
Phim xem nhiều trong ngày
Nhân Viên Massage
The Masseurs
Lượt xem: 1545
Love Is Dead
Love Is Dead
Lượt xem: 1184
Newlyweds Voyeurism
Newlyweds Voyeurism
Lượt xem: 967
Tân Kim Bình Mai 3d
Tan Kim Binh Mai 3d
Lượt xem: 746
Erotic Agent Ii
Erotic Agent Ii
Lượt xem: 663
Gia Đình Sung Sướng
Family Reconstruction
Lượt xem: 602
Người Phụ Nữ Sống Buông Thả
Loose Women
Lượt xem: 549
Tiger Women
Tiger Women
Lượt xem: 532
Câu Lạc Bộ Ăn Chơi
Cougar Club
Lượt xem: 499
Mẹ Kế 1
Jan Dara 1: The Beginning
Lượt xem: 490
Phim lẻ hot trong tuần
Nhân Viên Massage
The Masseurs
Lượt xem: 52940
Love Is Dead
Love Is Dead
Lượt xem: 33034
Newlyweds Voyeurism
Newlyweds Voyeurism
Lượt xem: 27187
Tân Kim Bình Mai 3d
Tan Kim Binh Mai 3d
Lượt xem: 1530411
Erotic Agent Ii
Erotic Agent Ii
Lượt xem: 21539
Gia Đình Sung Sướng
Family Reconstruction
Lượt xem: 19011
Người Phụ Nữ Sống Buông Thả
Loose Women
Lượt xem: 18327
Tiger Women
Tiger Women
Lượt xem: 21257
Câu Lạc Bộ Ăn Chơi
Cougar Club
Lượt xem: 8231
Mẹ Kế 1
Jan Dara 1: The Beginning
Lượt xem: 15891
Phim bộ hot trong tuần
Bậc Thầy Tình Dục Phần 1
Masters of Sex Season 1
Lượt xem: 17008
Hội Pháp Sư 2
Fairy Tail 2
Lượt xem: 13436
Vua Trò Chơi Phần 4
Yu-gi-oh! Zexal
Lượt xem: 22577
Khoai To (phần 2)
Hung Season 2
Lượt xem: 113771
Khoai To (phần 1)
Hung (season 1)
Lượt xem: 169261
Nhất Đại Võ Thần
God Of War
Lượt xem: 50887
Truyền Thuyết Ju Mông
Jumong
Lượt xem: 42956
Đàm Hoa Mộng
Epiphyllum Dream
Lượt xem: 2751
Tình Yêu Hoa Hồng
Rosy Lovers
Lượt xem: 48389
Ra Giêng Anh Cưới Em
Ra Rieng Anh Cuoi Em
Lượt xem: 4592

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Server: cloudflare-nginx

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

X-Content-Type-Options: nosniff


markdown: * anh rể địt em vợ khá là bạo lực, sở thích của anh khi địt nhau nó là vậy, làm tình là cứ phải mạnh bạo. * [Chơi em vợ bạo lực làm em vợ sướng tê lồn](http://phimsexmoi.biz/choi-em-vo-bao-luc-lam-em-vo-suong-te-lon/) *địt nhiệt tình vào miệng của em vợ, con cặc của anh địt lút cán vào trong miệng của em vợ luôn, chơi như vậy thật là sung sướng làm sao, anh mân vú, sờ lồn em vợ làm em sướng run người. Cái lồn múp của em vợ được anh* [Phim sex](/) [thủ dâm]( http://phimsexmoi.biz/category/thu-dam/)cho sướng chảy nước lồn, em vợ sướng rên la quá trời luôn, em dâu có vẻ cũng chịu khó chiều anh rể lắm. Hay em vợ cũng thích cách chơi bạo lực của anh rể, thích được chơi bạo lực như vậy, chị mút hết chim của anh rể vào miệng, chắc nó phải chui vào trong cổ họng của em mất. Anh rể địt các kiểu, các tư thế khác nhau làm cho lồn của em vợ sung sướng, anh cũng sướng và không kiềm chế được bắn luôn vào lồn của em vợ. *địt nhau với em vợ bạo lực cực sướng* *làm tình với em vợ dâm đãng quá sướng* *địt em vợ dâm sướng tê lồn cực phê* [loạn luân]( http://phimsexmoi.biz/category/loan-luan/)với em vợ dâm thích bạo lực *em vợ thích chơi kiểu bạo lực tình dục*

Set-Cookie: __cfduid=ddb0866ebbf2e56a1e3bf35473a75a10d1487547025; expires=Mon, 19-Feb-18 23:30:25 GMT; path=/; domain=.phimsexmoi.biz; HttpOnly

Content-Type: text/html


markdown:
# HCM Cho thuê máy chiếu, Cho thuê máy chiếu giá rẻ tại TP. HCM
Thảo luận trong '
[Laptop - Máy tính](forums/laptop-may-tinh.151/)' bắt đầu bởi [maychieuhoanggia](members/maychieuhoanggia.30165/), [20 Tháng chín 2013](threads/cho-thue-may-chieu-cho-thue-may-chieu-gia-re-tai-tp-hcm.24936/).
83 Trả lời, 5,184 Đọc
Trang 6 của 9 trang
Trang 6 của 9 trang
Bài viết tương tự
|Tiêu đề||Date|
|
|

Server: Apache


markdown:
*Hua Hin Pool Villas ....Lowest Prices Guaranteed!
Khách sạn gần đó
Baan Sang Dow 1
3.6 Km.
4.6 Km.
5.6 Km.
4.3 Km.
4.1 Km.
Thai Tour Info Co., Ltd. 46/26 Charoen Rat Rd, Bangklo, Bangkolaem, Bangkok 10120, Tel: +662-1641001 to 6 Fax: +662-1641010 Email: sales@choowap.com
Tất cả các quyền Thái Tour Info Co, Ltd, TAT giấy phép 11/04452
This website works best with the latest browsers: Google Chrome, Firefox, Safari

P3P: CP="NOI ADM DEV COM NAV OUR STP"


markdown:
Đăng ký thành viên
Đăng ký
|
Đăng nhập
Đăng nhập
Đăng ký
Họ và tên:
*
Email:
*
(4-30 ký tự )
Mật khẩu:
*
(6-30 ký tự )
Nhập lại mật khẩu:
*
Số điện thoại:
*
Địa chỉ :
*
(Số nhà, đường, khu phố)
Tỉnh / Thành :
*
Tỉnh / Thành
Đà Nẵng
Hà Nội
TP Hồ Chí Minh
An Giang
BR - Vũng Tàu
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Dương
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
Cà Mau
Cần Thơ
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Nai
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hải Phòng
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Long An
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Yên
Phú Thọ
Quảng Bình
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thái Bình
Thanh Hóa
Thừa Thiên - Huế
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Long
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện :
*
Quận / Huyện
Đồng ý với các điều khoản của RAOBANNHADAT.VN
Đã có tài khoản?
Đăng nhập
Đăng nhập
Email:
Mật khẩu:
Ghi nhớ
Quên mật khẩu
Lấy lại mật khẩu
Email:
(Nhập mail đã đăng ký để lấy lại mật khẩu)
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Bán nhà đất
Bán căn hộ chung cư
Bán nhà riêng
Bán nhà biệt thự, liền kề
Bán nhà mặt phố
Bán đất nền dự án
Bán đất
Bán trang trại, khu nghỉ dưỡng
Bán kho, nhà xưởng
Bán loại bất động sản khác
Bản đồ nhà đất
Hướng dẫn sử dụng
Tạo tài khoản
Đăng tin siêu VIP
Đăng tin VIP
Liên hệ
Cho thuê nhà đất
Bán nhà đất
Loại địa ốc
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Tỉnh / Thành phố
TP Hồ Chí Minh
Hà Nội
Đà Nẵng
Bình Dương
Đồng Nai
Hải Phòng
Long An
Thừa Thiên - Huế
Cần Thơ
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Vĩnh Long
Thái Bình
An Giang
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
BR - Vũng Tàu
Cà Mau
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Thọ
Phú Yên
Quảng Bình
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thanh Hóa
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện
An Phú
Châu Phú
Châu Đốc
Châu Thành An Giang
Chợ Mới
Long Xuyên
Phú Tân
Tân Châu
Thoại Sơn
Tịnh Biên
Tri Tôn
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
An Giang
Châu Phú
Cho thuê căn hộ chung cư tại Châu Phú, An Giang
(0)
Sắp xếp
Giá tăng
Giá giảm
Tất cả
Tổng diện tích
m2
m2 / tháng
Tháng
Không tìm thấy thông tin bất động sản nào.
Quận huyện
Cho thuê căn hộ chung cư An Phú
Cho thuê căn hộ chung cư Châu Phú
Cho thuê căn hộ chung cư Châu Đốc
Cho thuê căn hộ chung cư Châu Thành An Giang
Cho thuê căn hộ chung cư Chợ Mới
Cho thuê căn hộ chung cư Long Xuyên
Cho thuê căn hộ chung cư Phú Tân
Cho thuê căn hộ chung cư Tân Châu
Cho thuê căn hộ chung cư Thoại Sơn
Cho thuê căn hộ chung cư Tịnh Biên
Cho thuê căn hộ chung cư Tri Tôn
Danh mục
Đất TP Hồ Chí Minh giá rẻ
Đất Bình Dương giá rẻ
Đất Hà Nội giá rẻ
Đất Đà Nẵng giá rẻ
Chung cư Hà Nội cao cấp
Chung cư Tp Hồ Chí Minh cao cấp
Phòng trọ Hà Nội
Đất Đồng Nai giá rẻ
Bán nhà Bình Dương
Đất Long An giá rẻ
Bán nhà Sài Gòn
Bán căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Bán căn hộ chung cư Hà Nội
Bán căn hộ chung cư Đà Nẵng
Bán căn hộ chung cư Bình Dương
Bán căn hộ chung cư Đồng Nai
Bán căn hộ chung cư Hải Phòng
Bán căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Bán căn hộ chung cư Long An
Bán nhà riêng TP Hồ Chí Minh
Bán nhà riêng Hà Nội
Bán nhà riêng Đà Nẵng
Bán nhà riêng Bình Dương
Bán nhà riêng Đồng Nai
Bán nhà riêng Hải Phòng
Bán nhà riêng Thừa Thiên - Huế
Bán nhà riêng Long An
Bán đất TP Hồ Chí Minh
Bán đất Hà Nội
Bán đất Đà Nẵng
Bán đất Bình Dương
Bán đất Đồng Nai
Bán đất Hải Phòng
Bán đất Thừa Thiên - Huế
Bán đất Long An
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
Cho thuê căn hộ chung cư Đà Nẵng
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Dương
Cho thuê căn hộ chung cư Đồng Nai
Cho thuê căn hộ chung cư Hải Phòng
Cho thuê căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Cho thuê căn hộ chung cư Long An
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ TP Hồ Chí Minh
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hà Nội
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đà Nẵng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Bình Dương
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đồng Nai
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hải Phòng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Thừa Thiên - Huế
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Long An
Đã đăng ký với bộ Công Thương. Mã số đăng ký là 2015-0186/ĐK/TMĐT
Quy chế hoạt động
-
Bảo mật thông tin
Công ty TNHH Tư Vấn Giải Pháp và Công Nghệ Quốc Tế
MST: 0310368322 - Email: info@raobannhadat.vn - Điện thoại: 0989 722 522
Địa chỉ:41/1, Phường Trung Mỹ Tây Quận 12, TP Hồ Chí Minh
Hỗ trợ kỹ thuật: Yahoo: nth678 - Skype: nth678 - Email:
thanhhung678@gmail.com
- 0989 722 522 (Thanh Hưng mr)


markdown:
Đăng ký thành viên
Đăng ký
|
Đăng nhập
Đăng nhập
Đăng ký
Họ và tên:
*
Email:
*
(4-30 ký tự )
Mật khẩu:
*
(6-30 ký tự )
Nhập lại mật khẩu:
*
Số điện thoại:
*
Địa chỉ :
*
(Số nhà, đường, khu phố)
Tỉnh / Thành :
*
Tỉnh / Thành
Đà Nẵng
Hà Nội
TP Hồ Chí Minh
An Giang
BR - Vũng Tàu
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Dương
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
Cà Mau
Cần Thơ
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Nai
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hải Phòng
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Long An
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Yên
Phú Thọ
Quảng Bình
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thái Bình
Thanh Hóa
Thừa Thiên - Huế
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Long
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện :
*
Quận / Huyện
Đồng ý với các điều khoản của RAOBANNHADAT.VN
Đã có tài khoản?
Đăng nhập
Đăng nhập
Email:
Mật khẩu:
Ghi nhớ
Quên mật khẩu
Lấy lại mật khẩu
Email:
(Nhập mail đã đăng ký để lấy lại mật khẩu)
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Bán nhà đất
Bán căn hộ chung cư
Bán nhà riêng
Bán nhà biệt thự, liền kề
Bán nhà mặt phố
Bán đất nền dự án
Bán đất
Bán trang trại, khu nghỉ dưỡng
Bán kho, nhà xưởng
Bán loại bất động sản khác
Bản đồ nhà đất
Hướng dẫn sử dụng
Tạo tài khoản
Đăng tin siêu VIP
Đăng tin VIP
Liên hệ
Cho thuê nhà đất
Bán nhà đất
Loại địa ốc
Cho thuê căn hộ chung cư
Cho thuê nhà riêng
Cho thuê nhà mặt phố
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ
Cho thuê văn phòng
Cho thuê cửa hàng - ki ốt
Cho thuê kho, nhà xưởng, đất
Cho thuê loại bất động sản khác
Tỉnh / Thành phố
TP Hồ Chí Minh
Hà Nội
Đà Nẵng
Bình Dương
Đồng Nai
Hải Phòng
Long An
Thừa Thiên - Huế
Cần Thơ
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Vĩnh Long
Thái Bình
An Giang
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bạc Liêu
Bắc Ninh
Bến Tre
Bình Định
Bình Phước
Bình Thuận
BR - Vũng Tàu
Cà Mau
Cao Bằng
Đăk Lăk
Đăk Nông
Điện Biên
Đồng Tháp
Gia Lai
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hải Dương
Hậu Giang
Hòa Bình
Hưng Yên
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tom
Lai Châu
Lâm Đồng
Lạng Sơn
Lào Cai
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Thọ
Phú Yên
Quảng Bình
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sóc Trăng
Sơn La
Tây Ninh
Thái Nguyên
Thanh Hóa
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Phúc
Yên Bái
Quận / Huyện
Quận 1
Quận 2
Quận 3
Quận 4
Quận 5
Quận 6
Quận 7
Quận 8
Quận 9
Quận 10
Quận 11
Quận 12
Bình Chánh
Bình Tân
Bình Thạnh
Cần Giờ
Củ Chi
Gò Vấp
Hóc Môn
Nhà Bè
Phú Nhuận
Tân Bình
Tân Phú
Thủ Đức
Trang chủ
Cho thuê nhà đất
Cho thuê căn hộ chung cư
TP Hồ Chí Minh
Tân Phú
Thông tin bất động sản
Cho thuê căn hộ cao cấp An Bình, Q. Tân Phú, 88m2, 2PN, có một số nội thất, lầu cao, view thoáng, giá 7triệu/tháng. LH TRIỀU 0979063076.
0001804
Địa chỉ:
Lũy Bán Bích, Tân Phú, TP Hồ Chí Minh
Loại tin:
Cho thuê nhà đất
Loại BĐS:
Cho thuê căn hộ chung cư
Diện tích:
88 m
2
Ngày đăng:
05-04-2014
Giá: 7 triệu / Tháng
THÔNG TIN LIÊN HỆ
Người liên hệ:
Lê Văn Triều
Điện thoại:
0979063076
Email:
levantrjeudhxd08@gmail.com
Địa chỉ liện hệ:
56 Đường Số 13, Phường 4, Quận 8, TPHCM, Quận 8, TP Hồ Chí Minh
Cho thuê
căn hộ cao cấp
An Bình, Q. Tân Phú, 88m2, 2PN, có một số nội thất, lầu cao, view thoáng, giá 7triệu/tháng. LH TRIỀU 0979063076.
Từ khóa:
Cho thuê nhà đất TP Hồ Chí Minh
,
Cho thuê nhà đất Tân Phú
,
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
,
Cho thuê căn hộ chung cư Tân Phú
Các tin rao tương tự
8 giờ trước
6 triệu / Tháng
ROOM FOR RENT Full Furnitures ▬►►260_300_360USD/month _Add: District 1,3,5,10...
District1,3,5,10..., Quận 1, TP Hồ Chí Minh
8 giờ trước
12 triệu
APARTMENT FOR RENT Full Furnitures 450USD, 500USD, 600USD, 700USD/month ▬►District 1, 3, 5, 10...
District1,3,5,10..., Quận 1, TP Hồ Chí Minh
8 giờ trước
15 triệu / Tháng
APARTMENT FOR RENT Furnitures 800USD, 900USD, 1000USD, 1200USD/month ▬►District 1, 3, 5, 10...
QUẬN 1,3,5,10..., Quận 1, TP Hồ Chí Minh
14 giờ trước
6 triệu
Cho thuê căn hộ chung cư Phố Đông Hoa Sen - Đường Đỗ Xuân Hợp - Quận 9 - Căn góc 81m2 - 2PN+ 2WC !*$.!
Đỗ Xuân Hợp - Phước Long B, Quận 9, TP Hồ Chí Minh
18 giờ trước
6 triệu / Tháng
Cần cho thuê căn hộ tầng lững CC Khang Gia . dt: 67m2 - 2pn-2wc
chungcukhanggia, Gò Vấp, TP Hồ Chí Minh
18 giờ trước
6 triệu / Tháng
Cần cho thuê căn hộ tầng lững CC Khang Gia . dt: 67m2 - 2pn-2wc
Chung cư Khang Gia- Quận Gò Vấp - Tp.HCM, Gò Vấp, TP Hồ Chí Minh
20 giờ trước
6 triệu
Cần cho thuê căn hộ tầng lững CC Khang Gia . dt: 67m2 - 2pn-2wc
chungcukhanggia, Gò Vấp, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
5 triệu / Tháng
Cho thuê nhiều căn hộ Citihome quận 2 giá tốt. Liên hệ: 0938220210
Khu đô thị Cát Lái, Quận 2, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
5.5 triệu / Tháng
Mới nhận nhà không có nhu cầu ở cho thuê căn hộ Citihome quận 2
Khu đô thị Cát Lái, Quận 2, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
thỏa thuận
Cho thuê căn hộ Ehome3 (2PN)
Võ Văn Kiệt, Bình Tân, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
22 triệu
CHO THUÊ CĂN HỘ CAO CẤP VINHOMES 73m2 ,GIÁ 22tr/th, NHÀ CỰC ĐẸP ,BAO PHÍ. %%%%
-, Bình Thạnh, TP Hồ Chí Minh
2 ngày trước
1.6 triệu
Q.4, ngay CẦU KÊNH TẺ, ỔN ĐỊNH, ĐỦ NỘI THẤT, XE TRONG NHÀ, GIỜ TỰ DO, Ở GHÉP HOẶC NGUYÊN PHÒNG: 1.6TR/người
QUẬN 4, P.4, đường Tôn Thất Thuyết – ngay cầu KÊNH TẺ, TP.HCM, Quận 4, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
7 triệu / Tháng
Cần cho thuê căn hộ Sacomreal 584 Lũy Bán Bích
tân phú, Tân Phú, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
11 triệu / Tháng
Cần cho thuê gấp căn hộ HimLam Nam Khánh , Q8
Q8, Quận 8, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
11 triệu / Tháng
Cho thuê gấp căn hộ Him Lam Chợ Lớn Quận 6
Quận 6, Quận 6, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
8.5 triệu / Tháng
Cần cho thuê Căn Hộ Tôn Thất Thuyết Quận 4, 2pn
Tôn Thất Thuyết, Quận 4, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
13.5 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ Khánh Hội 3 căn 2 phòng ngủ
tôn đản, Quận 4, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
12 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ cao cấp Central Garden, 2pn
võ văn kiệt, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
7.5 triệu / Tháng
Cho thuê chung cư Tôn Thất Thuyết, 2pn
Tôn Thất Thuyết, Quận 4, TP Hồ Chí Minh
3 ngày trước
4.5 triệu / Tháng
Cho thuê căn hộ Bùi Minh Trực, Q8
Bùi Minh Trực, Quận 8, TP Hồ Chí Minh
Quận huyện
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 1
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 2
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 3
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 4
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 5
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 6
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 7
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 8
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 9
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 10
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 11
Cho thuê căn hộ chung cư Quận 12
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Chánh
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Tân
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Thạnh
Cho thuê căn hộ chung cư Cần Giờ
Cho thuê căn hộ chung cư Củ Chi
Cho thuê căn hộ chung cư Gò Vấp
Cho thuê căn hộ chung cư Hóc Môn
Cho thuê căn hộ chung cư Nhà Bè
Cho thuê căn hộ chung cư Phú Nhuận
Cho thuê căn hộ chung cư Tân Bình
Cho thuê căn hộ chung cư Tân Phú
Cho thuê căn hộ chung cư Thủ Đức
Tỉnh thành
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
Cho thuê căn hộ chung cư Đà Nẵng
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Dương
Cho thuê căn hộ chung cư Đồng Nai
Cho thuê căn hộ chung cư Hải Phòng
Cho thuê căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Cho thuê căn hộ chung cư Long An
Cho thuê căn hộ chung cư Cần Thơ
Cho thuê căn hộ chung cư Quảng Nam
Cho thuê căn hộ chung cư Quảng Ngãi
Cho thuê căn hộ chung cư Vĩnh Long
Cho thuê căn hộ chung cư Thái Bình
Cho thuê căn hộ chung cư Ninh Bình
Cho thuê căn hộ chung cư Lào Cai
Danh mục
Phòng trọ Hà Nội
Đất Đồng Nai giá rẻ
Bán nhà Bình Dương
Đất Long An giá rẻ
Bán nhà Sài Gòn
Bán căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Bán căn hộ chung cư Hà Nội
Bán căn hộ chung cư Đà Nẵng
Bán căn hộ chung cư Bình Dương
Bán căn hộ chung cư Đồng Nai
Bán căn hộ chung cư Hải Phòng
Bán căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Bán căn hộ chung cư Long An
Bán nhà riêng TP Hồ Chí Minh
Bán nhà riêng Hà Nội
Bán nhà riêng Đà Nẵng
Bán nhà riêng Bình Dương
Bán nhà riêng Đồng Nai
Bán nhà riêng Hải Phòng
Bán nhà riêng Thừa Thiên - Huế
Bán nhà riêng Long An
Bán đất TP Hồ Chí Minh
Bán đất Hà Nội
Bán đất Đà Nẵng
Bán đất Bình Dương
Bán đất Đồng Nai
Bán đất Hải Phòng
Bán đất Thừa Thiên - Huế
Bán đất Long An
Cho thuê căn hộ chung cư TP Hồ Chí Minh
Cho thuê căn hộ chung cư Hà Nội
Cho thuê căn hộ chung cư Đà Nẵng
Cho thuê căn hộ chung cư Bình Dương
Cho thuê căn hộ chung cư Đồng Nai
Cho thuê căn hộ chung cư Hải Phòng
Cho thuê căn hộ chung cư Thừa Thiên - Huế
Cho thuê căn hộ chung cư Long An
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ TP Hồ Chí Minh
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hà Nội
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đà Nẵng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Bình Dương
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Đồng Nai
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Hải Phòng
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Thừa Thiên - Huế
Cho thuê nhà trọ, phòng trọ Long An
Đã đăng ký với bộ Công Thương. Mã số đăng ký là 2015-0186/ĐK/TMĐT
Quy chế hoạt động
-
Bảo mật thông tin
Công ty TNHH Tư Vấn Giải Pháp và Công Nghệ Quốc Tế
MST: 0310368322 - Email: info@raobannhadat.vn - Điện thoại: 0989 722 522
Địa chỉ:41/1, Phường Trung Mỹ Tây Quận 12, TP Hồ Chí Minh
Hỗ trợ kỹ thuật: Yahoo: nth678 - Skype: nth678 - Email:
thanhhung678@gmail.com
- 0989 722 522 (Thanh Hưng mr)


markdown:
![ tanbungbu](data/avatars/l/2/2940.jpg?1482854573)
- Tham gia ngày:
- 27/12/16
- Bài viết:
- 13
- Đã được thích:
- 2
- Điểm thành tích:
[0](members/tanbungbu.2940/trophies)
- Giới tính:
- Nam
- Sinh nhật:
- 11/2/93 (Age: 24)
- Trang chủ:
[http://giaxechevroletsg.com/](http://giaxechevroletsg.com/)
- Nơi ở:
[TP HCM](misc/location-info?location=TP+HCM)
- Nghề nghiệp:
- nhân viên
### Chia sẻ trang này
# tanbungbu
New Member, Nam, 24, from
[TP HCM](misc/location-info?location=TP+HCM)
Xe Chevrolet là thương hiệu ô tô đến từ Mỹ gồm xe Chevrolet Cruze 5 chỗ và xe Captiva 7 chỗ 27/12/16
- tanbungbu được nhìn thấy lần cuối:
-
Đang xem chủ đề
*, 15/2/17 lúc 09:45* [Xe SUV 7 chỗ Chevrolet Captiva Revv tháng 2 năm 2017 có giá 879 triệu](threads/xe-suv-7-cho-chevrolet-captiva-revv-thang-2-nam-2017-co-gia-879-trieu.28924/)
-
- Đang tải...
- Đang tải...
-
### Chữ ký
### Về tôi
- Giới tính:
- Nam
- Sinh nhật:
- 11/2/93 (Age: 24)
- Trang chủ:
[http://giaxechevroletsg.com/](http://giaxechevroletsg.com/)
- Nơi ở:
- TP HCM
- Nghề nghiệp:
- nhân viên
### Tương tác

Server: openresty


markdown:
Được các hãng hàng không bố nhiệm Vé máy bay Vinh Sài Gòn với hơn 10 năm kinh nghiệm Công Ty CPTM DT Toàn Cầu luôn mang đến cho khách hàng dịch vụ chu đáo nhất.Vé máy bay Vinh Sài Gòn giá rẻ bán tại đại lý cấp 1 Toàn Cầu được các hãng hàng không Vietnam Airlines, Vietjet Air, jetstar Pacific cho phép mở bán vé máy bay vinh sài gòn bán đúng giá, luôn cam kết giá rẻ.
Để mua vé máy bay Vinh Sài Gòn giá rẻ khách hàng có thể truy cập vào vemaybaynghean.com hoặc gọi điện 0913 935 035, tổng đài 19001812
Giá vé máy bay Vinh Sài Gòn rẻ nhất tại thời điểm này.Hành trình Vinh – Sài Gòn được ba hãng hàng không nội địa khai thác là: Vietnam Airlines, Jetstar và Vietjet Air.mỗi ngày có 12 chuyến, bay vào các ngày giờ khác nhau.Vào mùa thấp điểm (tháng 3 đến tháng 5) giá vé của các hãng thường chỉ từ 399,000 nếu bạn đặt trước một tuần, với các chương trình khuyến mãi cuối tuần, khuyễn mãi cho các chặng bay mới, khuyến mãi những mùa thấp điểm.
Liên hệ ngay để mua được giá rẻĐại lý vé máy bay cấp 1 Toancau Airlines26 Nguyễn Khánh Toàn, Phường Hưng Phúc, TP.Vinh, Tỉnh Nghệ AnĐiện thoại: 0941 302 302Email: nghean@phongbanve.com
Từ khóa: ve may bay Vinh Sai Gon
Đăng nhập

Server: Apache/2.2.9 (Win32) DAV/2 mod_ssl/2.2.9 OpenSSL/0.9.8h mod_autoindex_color PHP/5.2.6


markdown:
- Đăng tin ưu tiên
-
__Các dịch vụ ưu tiên trên Rồng Bay__
-
__Ưu đãi cho khách hàng thường xuyên__ [Sử dụng tài khoản chuyên nghiệp](http://rongbay.com/su-dung-tai-khoan-chuyen-nghiep.html)
-
__Ðăng tin thu hút khách hàng__ [Cách viết tiêu đề thân thiện, lôi cuốn khách hàng](http://rongbay.com/Cach-viet-tieu-de-than-thien-loi-cuon-khach-hang-fp39.html)
-
Rồng bay ra mắt ứng dụng mới cho Người đăng tin
[Từ App store](https://itunes.apple.com/us/app/rong-bay-cong-cu-quan-ly-tin/id1099691034?ls=1&mt=8) [Từ Google play](https://play.google.com/store/apps/details?id=vn.vccorp.rongbay)
-
[Hỏi & đáp](http://rongbay.com/faqs.html)
- Hỗ trợ
- Nếu bạn cần hỗ trợ, vui lòng liên hệ
-
Điện thoại : **(04) 73095555**(ext: 497 / 496 / 495) Hotline : **0936 194 226**(Dành cho cá nhân) **0926 863 922**(Dành cho doanh nghiệp) : [lienhe@rongbay.com](mailto:lienhe@rongbay.com) Skype : [cskh.rongbay](skype:cskh.rongbay?chat)
-
[Mua quảng cáo](http://rongbay.com/mua-quang-cao.html) [Đăng ký](javascript:void(0);) [Đăng nhập](javascript:void(0);)

Set-Cookie: cityOtherRBName=deleted; expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; Max-Age=0; path=/; domain=.rongbay.com


markdown:
Theo các thông tin bất ngờ mà GameGate ghi nhận được từ Trung Quốc thì hiện tại Netgame-Asia Việt Nam đã “rinh” về một tựa game nhập vai 3D với đề tài chiến tranh lịch sử và hiện đang trong quá trình Việt hóa là Thành Cát Tư Hãn của công ty QiLin (Kirin/Kỳ Lân).
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/1377054/1.jpg)
Dựa trên thông tin được công bố thì giá trị bản quyền này đã lên đến con số triệu USD và hiện nay hai bên đang tiến vào giai đoạn nghiên cứu và phát triển, trong đó bao gồm công tác Việt hóa cũng tiến triển hết sức thuận lợi, dự kiến phiên bản này sẽ được Close Beta trong năm nay.
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/2497955/2.jpg)
QiLin tiết lộ, vào tháng 8 năm ngoái công ty đã bắt đầu tiếp xúc với 5 công ty trò chơi tại Việt Nam bao gồm Netgame-Asia, Vinagame và AsiaSoft,… vì “Theo kết quả kiểm tra, đánh giá thì thị trường Việt đối với các trò chơi lịch sử chiến tranh của Trung Quốc đều rất tốt, qua xem xét toàn diện, cuối cùng lựa chọn hợp tác cùng Netgame-Asia, vì Netgame là một trong 4 nhà điều hành trò chơi trực tuyến hàng đầu tại Việt Nam, có nền tảng và nguồn lực vững mạnh, đồng thời cũng là đại lý có nhiều kinh nghiệm và thành công trong phát hành game MMORPG của Trung Quốc
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/8291463/3.jpg)
hành Cát Tư Hãn là sản phẩm MMORPG 3D đạt được nhiều giải thưởng lớn, game do đội ngũ làm Phong Thần Online tốn hơn 2 năm phát triển. Được xây dựng trên bối cảnh chiến tranh lịch sử để mọi người có thể có cái nhìn khái quát hơn về mốc lịch sử quan trọng của dân tộc Trung Hoa, mốc lịch sử làm thay đổi vận mệnh của cả Mông Cổ với nhân vật truyền kỳ lấy vó ngựa tung hoành sa trường Thiết Huyết Quân Vương Thành Cát Tư Hãn đầy tham vọng, bá khí,…
Cấu hình trò chơi
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/9504841/untitled-1.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/2949683/4.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/2627720/5.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/9736558/6.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/1377054/1.jpg)
Dựa trên thông tin được công bố thì giá trị bản quyền này đã lên đến con số triệu USD và hiện nay hai bên đang tiến vào giai đoạn nghiên cứu và phát triển, trong đó bao gồm công tác Việt hóa cũng tiến triển hết sức thuận lợi, dự kiến phiên bản này sẽ được Close Beta trong năm nay.
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/2497955/2.jpg)
QiLin tiết lộ, vào tháng 8 năm ngoái công ty đã bắt đầu tiếp xúc với 5 công ty trò chơi tại Việt Nam bao gồm Netgame-Asia, Vinagame và AsiaSoft,… vì “Theo kết quả kiểm tra, đánh giá thì thị trường Việt đối với các trò chơi lịch sử chiến tranh của Trung Quốc đều rất tốt, qua xem xét toàn diện, cuối cùng lựa chọn hợp tác cùng Netgame-Asia, vì Netgame là một trong 4 nhà điều hành trò chơi trực tuyến hàng đầu tại Việt Nam, có nền tảng và nguồn lực vững mạnh, đồng thời cũng là đại lý có nhiều kinh nghiệm và thành công trong phát hành game MMORPG của Trung Quốc
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/8291463/3.jpg)
hành Cát Tư Hãn là sản phẩm MMORPG 3D đạt được nhiều giải thưởng lớn, game do đội ngũ làm Phong Thần Online tốn hơn 2 năm phát triển. Được xây dựng trên bối cảnh chiến tranh lịch sử để mọi người có thể có cái nhìn khái quát hơn về mốc lịch sử quan trọng của dân tộc Trung Hoa, mốc lịch sử làm thay đổi vận mệnh của cả Mông Cổ với nhân vật truyền kỳ lấy vó ngựa tung hoành sa trường Thiết Huyết Quân Vương Thành Cát Tư Hãn đầy tham vọng, bá khí,…
Cấu hình trò chơi
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/9504841/untitled-1.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/2949683/4.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/2627720/5.jpg)
![ ](http://game.gate.vn/Resources/image/jpeg/2010/03/18/9736558/6.jpg)

Cache-Control: post-check=0, pre-check=0

Vary: User-Agent

P3P: CP="IDC DSP COR ADM DEVi TAIi PSA PSD IVAi IVDi CONi HIS OUR IND CNT"


markdown:
Diễn đàn chính thức sinh viên Học viện Ngân Hàng
Trang chủ
Thành viên
>
khuong
>
Hoạt động cuối:
18/8/13
Tham gia ngày:
18/8/13
Bài viết:
0
Đã được thích:
0
Điểm thành tích:
0
khuong
New Member
khuong được nhìn thấy lần cuối:
18/8/13
Tin nhắn hồ sơ
Các bài đăng
Thông tin
Hiện tại không có tin nhắn trong hồ sơ của khuong.
Show Ignored Content
Đang tải...
Xem
Tương tác
Nội dung:
Tìm tất cả nội dung bởi khuong
Tìm tất cả chủ đề bởi khuong
Đăng nhập bằng Facebook
Đăng nhập bằng Google
Tên tài khoản hoặc địa chỉ Email:
Bạn đã có tài khoản rồi?
Tích vào đây để đăng ký
Vâng, Mật khẩu của tôi là:
Bạn đã quên mật khẩu?
Duy trì đăng nhập
Diễn đàn chính thức sinh viên Học viện Ngân Hàng
Trang chủ
Thành viên
>
khuong
>
Trang chủ
Diễn đàn
Video
Video
Liên kết nhanh
Video ngẫu nhiên
Video
Playlists
Diễn đàn học tập
ĐĂNG NHẬP | ĐĂNG KÝ
Diễn đàn
Liên kết nhanh
Tìm kiếm diễn đàn
Watched Tags
Bài viết gần đây
Menu

Vietnix-Cache: HIT from backend


markdown:
![ Lê Thu Hà](http://svnhforum.com/forum/styles/banh/xenforo/avatars/avatar_l.png)
- Hoạt động cuối:
- 22/12/15
- Tham gia ngày:
- 16/12/15
- Bài viết:
- 0
- Đã được thích:
- 0
- Điểm thành tích:
[0](members/le-thu-ha.126406/trophies)
- Sinh nhật:
- 8/5/97 (Tuổi: 19)
# Lê Thu Hà
New Member, 19
- Lê Thu Hà được nhìn thấy lần cuối:
- 22/12/15
-
- Đang tải...
-
### Giới thiệu
- Sinh nhật:
- 8/5/97 (Tuổi: 19)
### Tương tác


markdown:
![ Tùng giang](http://svnhforum.com/forum/data/avatars/l/128/128138.jpg?1451683426)
- Hoạt động cuối:
- 2/1/16
- Tham gia ngày:
- 2/1/16
- Bài viết:
- 0
- Đã được thích:
- 0
- Điểm thành tích:
[0](members/tung-giang.128138/trophies)
- Giới tính:
- Nam
- Sinh nhật:
- Tháng chín 1
# Tùng giang
New Member, Nam
- Tùng giang được nhìn thấy lần cuối:
- 2/1/16
-
- Đang tải...
-
### Giới thiệu
- Giới tính:
- Nam
- Sinh nhật:
- Tháng chín 1
### Tương tác


markdown: Chời ơi, pé này nói chuyện dễ thương vãi!, không biết show cam bằng phần mềm gì mà âm thanh chuẩn vậy ta.


markdown:
# Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P16
Chia sẻ: Tien Van Van | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:23
lượt xem 6
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2010/20100911/tienvovan/80x100/telecommunications_optimization_heuristic_and_adaptive_techniques_p16_8071.jpg)
##
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P16
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](http://static.tlvnimg.com/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Today an ever increasing number of social and financial services can be provided over data networks. Individuals and businesses alike initiate and complete a large number of commercial transactions over the Internet or other specially constructed networks. Home banking, home shopping, video on demand, buying and selling of stocks and other financial securities can now be undertaken from almost any part of the world where an access to a local network can be achieved.
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P16
- Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques. Edited by David W. Corne, Martin J. Oates, George D. Smith Copyright © 2000 John Wiley & Sons Ltd ISBNs: 0-471-98855-3 (Hardback); 0-470-84163X (Electronic) 16 Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies Sverrir Olafsson 16.1 Introduction Today an ever increasing number of social and financial services can be provided over data networks. Individuals and businesses alike initiate and complete a large number of commercial transactions over the Internet or other specially constructed networks. Home banking, home shopping, video on demand, buying and selling of stocks and other financial securities can now be undertaken from almost any part of the world where an access to a local network can be achieved. New services are being offered all the time, and when successful face an immediate competition from a large number of companies and individuals with sufficient knowledge base, financial resources and access to the Internet. The increasing competition in service provision on the Internet provides individuals with an increasing choice, lower prices and previously unknown opportunities. But this also creates greater difficulties in making the right choices at the right time. The problem is not only that of making the right choice, but also to acquire the necessary information so that educated decisions can be made. Clearly, all network users or agents browsing the network can in principle acquire a complete information on all competing network services. However, acquiring complete information can be excessively expensive, relative to the only marginal improvements it may provide the holder of that information. The problem therefore is to strike the balance between sacrificing information and the penalties one has to pay for making decisions when equipped with only limited information. Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques, edited by D. Corne, M.J. Oates and G.D. Smith © 2000 John Wiley & Sons, Ltd
- 284 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques Also, the increasing speed with which services are introduced requires an increasing complexity of networks as well as the need for efficient distributed control mechanism. The supply of a multitude of continuously changing and interacting services requires the simultaneous or sequential use of many network resources, possibly distributed over locations large geographical distances apart. That requires reliable algorithms, which identify the required sources and support their efficient utilization. It is in principle possible to burden every network and network user with the communication overheads, which make knowledge of all network resources available. Such an overhead, on the other hand, would severely limit the processing capacity of the network and be very time consuming for the user. In principle, the most appropriate resource can be found for the execution of every task, but the computational expense and the time required for achieving that might well exceed the benefits from using that resource as compared with another, slightly less effective one. This problem is of a very general nature and relates to a number of optimization problems, as well as many management issues where performance has always to be compared with the cost of achieving it. As a result of these problems soft, biologically based, approaches to resource management have become increasingly popular in recent years (Huberman, 1988). Predominantly these approaches have been based on a neural network approach and various implementations of genetic algorithms. For example, neural networks have been developed for resource allocation (Bousono and Manning, 1995) and for the switching of network traffic (Amin et al., 1994). Genetic algorithms have been applied to resource allocation (Oates and Corne, 1998b), routing or file management in distributed systems (Bilchev and Olafsson, 1998a), just to mention a few. In this paper we take a different approach, based on evolutionary game theory. Game theoretic approach to network utilisation has been considered by a number of authors in recent years (Olafsson, 1995). Common to most of these approaches is the notion of an agent utility, which dictates the dynamics of the allocation of service requirements to network resources. The system performance resulting from this dynamic therefore depends strongly on the selected agent utility function, i.e. with what rationality criteria the agents have been programmed. A potential problem with agent based approaches is the fact that agents sometimes consider only their own demand for processing requirements. Where each agent is guided only by its own interests, the performance of the whole system can still be very low. In view of this, it seems essential to design systems whose agents are concerned, not only for their own service requirements, but also those of the whole community of agents. This may requires some co-operation between agents, which is aimed at improving the mean efficiency of the whole system. Occasionally, this can be detrimental to the interests of a few agents, but the whole community of agents is likely to benefit from the co-operation. In fact, this problem is very similar to that of the prisoners dilemma (Axelrod, 1984) or the tragedy of the commons (Hardin, 1984), which are representative for many competitive situations in areas as diverse as, politics, commerce, marketing and real biological systems. The approach taken here is based on evolutionary game theory (Maynard Smith, 1989). Agents distribute their service requirements, i.e. they select strategies on the basis of their personal utility function and their present knowledge of the available services. This knowledge includes present availability, price, quality and possible time delays. Generally, the agents are in the possession of only limited information and may therefore have to test the different service options. The service options are considered to be the strategies
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 285 available to the agents. On the basis of the utility (fitness value) achieved by applying any set of strategies the agents try to evolve their service selection towards higher utility and lower cost. This process of strategy selection, leading to more efficient resource utilization, resembles the strategic behaviour of an animal community, which on the basis of what it learns evolves its strategies to a more efficient performance. Learning and the updating of strategies based on new information is hence an essential part of the approach shown here. This approach allows us to monitor the system evolution in terms of game theoretic concepts such as Nash equilibrium. In the evolutionary game theory, the concept of Nash equilibrium has been extended to that of an Evolutionarily Stable Strategy (ESS) (Maynard Smith and Price, 1973) which is a strongly biologically motivated concept. The ESS gives a formalised definition of a strategy, which has the ability to resist the invasion of new strategies (phenotypes). A population or an ecosystem, which plays the evolutionarily stable strategy, can therefore not be invaded by opponents playing different strategies. It is useful to comment on a few important differences between the evolutionary game theory approach discussed here and other evolutionary models, such as genetic algorithms (Holland, 1975; Goldberg, 1989), evolutionary strategies (Schwefel, 1981) and genetic programming (Koza, 1993). Evolutionary game theory is a local theory, whereas both genetic algorithms and evolutionary strategies are essentially centralized models requiring a simultaneous comparison of the fitness of all individuals existing at the same time and competing in the same environment. Even though evolutionary computing models have some parallel attributes, this mutual comparison of all individuals presents a potentially limiting bottleneck in their implementation. Recenetly there has been considerable work on more distributed implementations of genetic algorithms (Blickle, 1993), but the absence of a theoretical framework has been very noticeable. In evolutionary game theory the mentioned bottleneck can be avoided as each individual’s fitness is compared against the aggregated mean fitness of all coexisting individuals (phenotypes). The information required for strategy update is therefore local because no centralized procedure is needed. Evolutionary game theory could thus provide some theoretical basis for analyzing distributed systems. This chapter is organized as follows. In section 15.2 we give a brief description of genetic algorithms and how by applying schema theory these can be formulated as a dynamic replicator algorithm. In section 15.3 we provide a brief discussion of evolutionary game theory, followed by a section on basic replicator dynamics. Section 15.5 formulates evolutionary game theory as a replicator dynamic, and in section 15.6 we discuss in general terms how evolutionary game theory can be applied to resource allocation on networks. Section 15.7 looks at the links between evolutionary game theory and dynamic models driven by general agent expectations. In section 15.8 we discuss how load distribution on server networks emerges from an expectation dynamic, and give sufficient conditions for this load distribution being stable. In this section we also discuss two examples, and give the conditions for stable load distributions in both cases. We end with general conclusions and comments on the outlook for this approach to service selection on networks. 16.2 Connecting Genetic Algorithms and Evolutionary Game Theory In spite of implementation differences genetic algorithms and evolutionary game theory share some very fundamental analogies, based essentially on the principles of a replicator
- 286 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques dynamic. These similarities are in fact so fundamental that both models can be viewed as two different dynamic implementations of a general replicator dynamic. Of course this is not surprising as both models have their roots in two biological domains, one considering the molecular basis of evolution whereas the other studies the competition between species (phenotypes) in an ecological context. In this section we will discuss these similarities and demonstrate how both algorithms lead to a mean fitness increasing dynamics. Genetic Algorithms (GA) (Holland, 1975; Goldberg, 1989) draw upon principles from the theory of natural selection and were initially introduced as a possible model of real evolution. It was only later realized that genetic algorithms could successfully be applied to a number of different optimisation problems (De Jong, 1975). The basis for the application of GA to optimisation is the fact that they define a search strategy that is biased towards search points of high fitness, i.e. points, which tend to improve the value of the cost function. GAs have similarities with simulated annealing (Geman and Geman, 1984) in that they employ random search strategies. The main difference between the two methods, however, is the fact that GAs have intrinsic parallel features which render them powerful in solving a number of important optimisation problems. GAs have turned out to be particularly valuable in dealing with problems where the external circumstances cannot be modeled precisely. Within the framework of GAs and evolutionary models in general, evolution can broadly be viewed as a two-step process of random structure modification followed by selection. Random mutations or cross over processes generate new structures, or modify existing genes, whose phenotypic manifestations are then tested against the requirements of the environment. However, in the language of optimisation each randomly generated structure offers a solution to the defined cost function. Depending on how good that solution is, when compared with other already known solutions, it is accepted or rejected by the selection process. GAs distinguish themselves from other optimization algorithms in that at any moment in time they maintain a collection of generated structures, or points in search space, rather that simply one point. All these points or structures are competing solutions to the optimization problem. It is the implementation of the selection algorithm that decides which structures to keep and which ones to get rid of. The fundamental entities in most implementations of GA are strings of variable or fixed length N. In the case of fixed length strings the state space can be presented as the set: Ω N = {0,1}N of all binary strings of length N. Within a given problem framework each element in this space can be associated with a given fitness; hence there is a fitness function: f :ΩN → ℜ where ℜ is the set of real numbers. The objective of a GA is therefore to find the optimal value of this fitness function over the space of binary strings: f m = max f (s ) s∈Ω N
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 287 The collection of all strings kept at any moment in time defines the present population of strings. All members of this population compete to be accepted as a solution to the given problem. Generally, it is not known which regions in Ω N are likely to provide good or even acceptable solutions to a given problem. In the absence of any such knowledge the best one can do is to generate randomly an initial population of strings. Assume that the initial population size is M then the initial population at time t=0 is presented by a N × M matrix: S (0) = (s1 (0),..., s M (0)) In this notation each position s i (0 ) presents an N component binary string: s i (0) = (s i ,1 (0),..., s i , N (0 )) From this initial population subsequent populations are generated by the use of mutation and/or crossover followed by a selection. Formally we write for this process: S (0) → S (1) → ... → S (T ) → ... (16.1) The competitive pressure in the evolutionary process is based on the fact that the population size is usually kept constant at each generation. Of the generally large number of offspring produced by each generation, only a few are selected to survive and to produce their own offspring. Assume that at some time t we have the population S (t ) still of size M. After mutations and crossovers, within this population, offspring are generated and the population increases in size. From the new enlarged population only M are allowed to survive to produce new offspring. The selection of survivors to be kept for further breeding generally depends, in a stochastic manner, on the fitness of the candidates. Each member of the population, say si (t ), has some fitness f i (t ) and his survival into the next generation depends upon this fitness value. Essentially the chance of survival to the next generation is given by the expression fi pi = (16.2) ∑fj j Therefore, the fitter an individual is the more likely it is to survive to produce offsprings by a mutation or a crossover with other fit individuals, which were also selected for reproduction. 16.2.1 Schema Theory Consider a binary string where some positions are fixed, whereas the remaining positions can take arbitrary values, i.e. either 0 or 1. To follow a general convention we take the symbol ∗ to represent 0 or 1. An example of a string in this notation is s = { ∗1 ∗ ∗01} . A 10
- 288 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques schema H is defined as a subset of strings in the space of strings Ω N . The structure of the schema is provided by the fact that certain positions in the strings that belong to H are fixed. The remaining positions, indicated by ∗ are variable. An example of a set of four bit strings belonging to the same schemata H = (∗ 11∗ 0) is given by the set: S = {(01100 ), (01110), (11100 ), (11110)} (16.3) H = {∗11∗ 0} is therefore a compact notation for the set S. As the strings belonging to given schema are presented by three symbols { 0,1,∗} there N are in total 3 different possible schemata. This is in fact much larger than 2 N the number of possible strings. Therefore, any given string will belong to 2 N different schemata. To develop a dynamic based on preferential selection of high fitness let m(H , t ) be the number of strings, which at time t belong to schema H. Remember, S (t ) presents the whole set of strings in existence at time t. Therefore the number of strings m(H , t ) has to be in the intersection H ∩ S (t ) . Each set of strings can be presented in terms of a smaller set of schemata classes. Formally, one can decompose any set of strings into a set of disjoint schemata classes: S = U Hi i Now, let f (H , t ) be the average fitness of strings in H ∩ S (t ) and f (t ) the average fitness of all strings in the population S (t ) at time t. It can be shown (Goldberg, 1989) that the number of strings still belonging to schema H at time t + 1 is given by: f (H , t ) m(H , t + 1) = m(H , t ) + ∆m = m(H , t ) (16.4) f (t ) As we are mainly interested in the change in the number of strings belonging to the schema H, we rewrite this expression as: f (H , t ) − f (t ) ∆m(H , t ) = m(H , t ) (16.5) f (t ) From this it is obvious that as long as the fitness of strings in H is larger than the mean fitness of all strings the change is positive, i.e. ∆m(H , t ) > 0 . Otherwise, the population of strings belonging to H is reduced. There is, however, a small caveat to this argument as the genetic operations can remove some of the strings from the schema H. It is possible to provide some analysis on the type of operations, which leave the schema structure H invariant. For that purpose one defines two new quantities. The order of a schema, o(H ) is simply the number of fixed position on the string. The defining length of a schema δ (H ) is the distance between the first and the last fixed positions on the schema. It can be shown (Goldberg, 1989) that a schema is invariant with respect to a cross over when the cross over position is chosen outside the strings
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 289 defining length. If Pc denotes the probability with which the crossover operator is applied, then: Pc δ (H ) p s ,c = 1 − (16.6) N −1 is the probability that the string survives the crossover operation. Similarly, if Pm is the probability of a mutation then: p s ,m = (1 − Pm )o ( H ) is the probability that a string will still belong to the schema H after the effects of a mutation. From this we find that the expected number of strings belonging to the schema H after the application of crossover and mutation is given by: m c , m ( H , t ) = p s ,c p s , m m ( H , t ) < m ( H , t ) (16.7) For small values of Pm we have (1 − Pm )o ( H ) = 1 − o(H )Pm and therefore: pcδ (H ) ps , c p s , m = 1 − (1 − ο (H ) pm ) N −1 Multiplying out the bracket and ignoring the term containing Pc Pm we have: pcδ ( H ) p s,c p s ,m = 1 − − ο( H ) pm (16.8) N −1 Equation 16.5 has to be modified slightly to accommodate for the effects of these probabilities. One finds: f (H , t ) Pcδ (H ) m(H , t + 1) ≥ 1 − − o(H )Pm m(H , t ) (16.9) f (t ) N −1 If M (t ) is the total population at time t then we can look at: m(H , t ) p (H , t ) = M (t ) as the probability that a randomly selected string from the total population belongs to the schema H. In terms of this probability we rewrite equation 16.9 as:
- 290 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques f ( H, t) Pc δ ( H ) p( H , t + 1) ≥ 1 − − o( H ) Pm p( H , t ) (16.10) f (t) N −1 The interpretation of this equation is as follows. The expression p(H , t ) gives the probability that a string selected at time t belongs to the schema H. The expression in the large bracket is the probability that the children of this selected string will also belong to the schema H. The probability that these children belong to H is further biased by: f (H , t ) f (t ) which measures the ratio of their fitness to the mean fitness of the whole population of strings. Finally, the change in probability of a string belonging to schemata H from one generation to another can be written as p (H , t ) p δ (H ) ∆p ( H , t ) ≥ f (H , t )1 − c − ο ( H ) p m − f (H , t ) (16.11) f (H , t ) N −1 If the probability that a string leaves a schema as a result of crossover or mutation can be neglected the above expression simply reads: f (H , t ) − f (H , t ) ∆p(H , t ) = p(H , t ) (16.12) f (H , t ) Equations 16.11 and 16.12 demonstrate the basic principle of a replicator dynamic which is to be interpreted in the following way. The fitness of each schema is to be compared with the mean fitness of the whole community of strings. If the schema fitness turns out to be larger than the mean fitness of all strings then the number of strings belonging to that schema class is increased, i.e. it is rewarded by a higher number of offspring. Structurally the equations 16.11 and 16.12 are very similar to the dynamic replicator equations considered in evolutionary game theory as will be explained in the next section. 16.3 Evolutionary Game Theory The application of game theory to evolution goes back to the works of Lewontin (1960) and later Slobodkin and Rapoport (1974). These authors used game theory mainly to analyse the struggle of a species against nature. In the game, a species seeks to construct strategies, which maximise its fitness (probability of surviving and producing offspring) under given environmental conditions. Later, Maynard Smith and Price (1973) extended the theory and applied it to animal conflict situations as they occur in territorial claims or competition for mates or dominance rights. Central to their approach to evolutionary game theory is the
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 291 analysis of pairwise contests between opponents. In every contest each opponent can apply only a limited number of strategies or different combinations of strategies. An essential feature of evolutionary game theory is its dynamic nature. The probability distribution on the set of available strategies evolves as a result of how successful the strategies are. Maynard Smith and Price (1973) introduced the concept of evolutionarily stable strategy as an uninvadable strategy. They demonstrated that, in a number of cases, the strategy distribution eventually evolved towards an evolutionarily stable strategy. This concept has been immensely popular amongst evolutionary biologists. It has also been successful at explaining some evolutionarily stable conditions such as the sex ratio in many species (Hamilton, 1967). More recently evolutionary game theory has also received some interest from game theorists and economists (Weibull, 1995). The application of conventional game theory to economics and decision theory has not been as successful as some of the field’s initiators had hoped for. It was indeed noted by von Neumann that some of game theory’s most serious limitations were due to its lacking of dynamics. Clearly, some economists and game theorists have, therefore, watched with interest the emergence of the dynamic evolutionary game theory. Also, game theory has been applied to resource allocation and routing on communication and data networks. In view of the rapid changes that are taking place in the provision of networked services in recent years it appears that dynamic modeling is more appropriate for dynamically changing service environment. In this environment, users have to make decisions as to what services are most suitable to satisfy their needs. This is why it was suggested in Olafsson (1996) that evolutionary game theory may be well suited for the modeling of modern service provision. But also evolutionary game theory is not entirely without problems. In spite of its dynamic nature the concept of equilibrium plays a fundamental role. Even though evolutionarily stable strategy has a well defined meaning in ecological systems (Maynard Smith, 1989) its meaning in competitive markets and service provision systems is far from clear. Also, what decision-making processes in human, market, social or service selection scenarios are responsible for the strategy distribution moving towards an evolutionarily stable strategy? Or, in more basic terms, under what general conditions can one expect market competitors and/or service selectors to play the evolutionarily stable strategy? When this criticism is considered, one has to be aware that the concept of equilibrium (evolutionarily stable or not) is, even in evolutionary theory a difficult one as evolution demonstrates a process of continuous change. It does nevertheless supply the evolutionary biologist with valuable tools for the study of animal to animal or animal to environment conflict situations. Even though the system trajectories are generally far more difficult to analyse than are the equilibria, they contain important information on the dynamic of the learning process. Some studies on the learning process leading to evolutionarily stable strategies have been undertaken in recent years (Zeeman, 1981). The user service selection process is naturally modeled as a learning process. With an increasing speed with which products and services are designed and then brought to market, accompanied by an ever shorter life expectancy, the continuous consumer learning process becomes an ever more important issue. This dynamic and volatile environment calls for a dynamic and adaptive modeling. In Olafsson (1995a; 1996) we have argued that these scenarios are appropriately modeled by evolutionary game theory, where both the transitory learning dynamics and the resulting equilibria may be of considerable interest.
- 292 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques There is one final point worth making. Whereas conventional game theory has a clear notion of a player which when facing other players applies some given strategy, evolutionary game theory puts the main emphasis on the strategy itself. There is no clear definition of a ‘player’. The player concept is replaced by a large population of players, which can select from a finite number of strategies. At any time, when the whole population of players is in a certain state of a ‘mixed strategy’, fitness can be associated with this mixed strategy, and therefore the whole population, as well as to individual strategies. A player, if one wants to hold on to the concept, becomes in principle only an anonymous member of the population, which applies any of the strategies with some probability. 16.4 Replicator Dynamics In this section we give a brief description of the concepts, problems and ideas behind the application of evolutionary game theory to the analysis of strategy evolution in ecological systems, as developed by Maynard Smith and Price (1973). As in most evolutionary systems the model discussed here describes an evolutionary system driven by increased fitness expectations. Generally fitness is not simply some kind of a deterministic function but a probabilistic linear or non-linear combination of some options available to an individual. We demonstrate in this section that evolutionary game theory is simply one instance of an application of competitive replicator dynamics, where the fitness of each individual is compared against the mean fitness of the community it belongs to. A dynamic of this kind is generally (not always) mean fitness increasing, i.e. the mean fitness of the community tends to increase under the evolutionary dynamics. We start with a set of possible strategies presented by a set S = {s1 , s 2 ,..., s N } . We assume that individuals have to choose from this set of possible strategies. Assume that the fitness of strategy s i is given by f i and that the vector X = ( x1 , x 2 ,..., x N ) gives the distribution of the population over the different strategies, i.e. x i is the fraction, which selects strategy si . Generally, the fitness depends upon this distribution, f i = f i ( X ) . The mean fitness of all individuals is given by: N f (X ) = ∑ xi f i (16.13) i =1 Each individual’s fitness f i = f i ( X ) will be measured against this mean fitness. The difference: ∆i = fi − f gives the fitness individuals selecting s i have in excess of the mean fitness of all individuals. Only if ∆ i > 0 will selecting s i be more rewarding than following the selection mixture as presented by the vector X = ( x1 , x 2 ,..., x N ) . On the other hand, if ∆ i < 0 then the pure strategy s i is weaker than the mixed strategy X = ( x1 , x 2 ,..., x N ) . In evolutionary terms ∆ i can be viewed as the growth rate, positive or negative, of the ith strategy or phenotype. The selection dynamic itself can then be written as:
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 293 x i = xi ( f i − f & ) (16.14) Restricting the dynamic to the unit simplex, i.e. setting: N ∑ xi = 1 i =1 sustains a competitive pressure such that an increase in the selection of one option decreases the fraction of individuals selecting some other option. This follows from the fact that the dynamic (equation 16.14) is norm preserving. It is straightforward to establish that the equilibrium states for the dynamic (14) have to satisfy one or the other of the two conditions: xi = 0 ; f i ≠ f (16.15) xi ≠ 0 ; f i = f (16.16) In other words, in equilibrium all contributing strategies have the same fitness, which again are the same as the system’s mean fitness. In these circumstances there is no incentive to change strategy. Note that the set of equations (16.14) has a very similar structure to the population equations derived from the schema theory in GA. The only difference is that in the GA framework the fitness function for a schema H has to be discounted by their probability of surviving the crossover and/or the mutation process. Also, in the case of GA the right hand side of the replicator equation is divided by the mean fitness of the whole population. As long as the mean fitness is scaled in such a way that it does not become negative, both sets of equations, i.e. with or without the division by the mean fitness, have the same dynamic and attractor properties (Olafsson, 1995a). 16.5 From Replicator Dynamics to Evolutionary Game Theory In this section we will briefly describe how evolutionary game theory can be placed in a replicator dynamic context. Let S = {s1 , s 2 ,..., s N } be the set of strategies available to all individuals and let X = {x1 , x 2 ,..., x N } define the present probability distribution over the strategy set. The first step to introduce game theoretic principles into the picture is to define a utility matrix whose elements: U = { i , j ; i, j = 1,..., N } U (16.17) specify the payoffs, or gains, expected from a contest between individuals. Their precise meaning is as follows: U ij , i, j = 1,..., N is the payoff to an individual applying strategy s i against an individual using strategy s j . Note that this definition does not imply that the gain
- 294 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques matrix is symmetric as in general, U ij ≠ U ji for i ≠ j. Essentially, the introduction of the utility matrix allows for the mixing of strategies. Assuming that the population as a whole selects the strategies as described by the distribution X = {x1 , x 2 ,..., x N } , then the fitness of an individual selecting strategy s i is given by the expression: N fi = ∑ U i, j x j (16.18) j =1 where the weighting of each utility component is given by the corresponding probability. Therefore, the mean fitness of the whole population is given by the quadratic form: N N f = ∑ x i f i = ∑ x iU i , j x j (16.19) i =1 i , j =1 Generally, the replicator dynamic tends to increase the mean fitness of the community, but there are some exceptions to that, see Olafsson (1996). However, in the special case when the utility matrix is symmetric, i.e. U ij = U ji for all i and j , then the quadratic form (equation 16.19) is a Lyapunov function for the replicator dynamics, i.e. f = (xUx t ) ≥ 0 d d (16.20) dt dt It is essentially this fact that makes the evolutionary game theory a useful tool for tackling optimisation problems. 16.6 Evolutionary Games and Network Ecologies We consider a network of servers, which hold databases and other service provision facilities accessible to a large number of users. Generally each user will only have some limited information about the services available on the network. This information can be achieved through direct network exploration or through the evaluation of bids received from network agents. Figure 16.1 shows an example of such a network of services. We consider a collection of users (agents) seeking to allocate their service requirements to service providers subject to limited information. We assume that the system consists of N distributed servers. The way in which the users distribute their tasks on the servers is given by the fractional load vector X = (x1 ,..., x N ) , where xi = x(si ) is the load allocated to server si . If a user opts for server si , when the total load distribution is given by X, then the utility received by that action has to be measured against the mean utility associated with the total load distribution. If the utility from selecting s i is given by f i ( X ) and the utility associated with the total distribution X is given by f X ( X ) , then the further selection of server s i is given by a replicator dynamics of the type of equation 16.14.
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 295 Network processors Network Access Figure 16.1 A schematic presentation of a network of services (network processors) that can be accessed at various points by user agents. The agents distribute their service requirements on the network processors on the basis of their perceived utility. The way in which the user receives information on the availability and the usage condition of different servers is in fact not important for the implementation of the evolutionary dynamics. Users can ask for bids from service providers and then compare them before making a decision. However, they can just as well actively explore available network services and compare their findings. Similarly, it is possible to work on the basis of secondary findings, like information from other users, or simply make a decision on the basis of past experiences, i.e. the user would run some kind of an expectation based dynamics. There are various quantities and qualities of a service the user will be particularly concerned about. These include, price, quality and waiting time. It is possible that the user receives information about the workload xi on a particular server si. This information can be supplemented, for example, by the expected waiting time t i = t (xi ) and the likely quality of service qi = q(xi ) , both as functions of the load. The information I i regarding the state of one service provider si is then presented by a quantity of the form: I i = {x i , t (xi ), q(x i ),...} (16.21) For each contacted server, or each server on whom some information is available, a similar quantity can be written down. Assuming that M servers have been contacted, the information available to the user can be written as: I = (I 1 ,..., I M ) (16.22)
- 296 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques A user could well have clearly defined criteria, which would enable him to make a straightforward server selection. Generally, the situation is not that simple as the selection is based on a number of different criteria which may be so complex that the user is unable to understand the implications of his choice. This is where the replicator model can serve as a useful tool for the decision making process. To make a comparison between the different service providers the user will be interested in the anti-symmetric criteria function: Λ i , j = I i − I j = {x i − x j , t (x i ) − t (x j ), q(x i ) − q(x j ),...} (16.23) which presents a hyper-surface in multidimensional criteria space. Generally different users will have different criteria functions. For example, for one user the quality might be more important than the price whereas some users might be more concerned about the price of the service. The information contained in equation 16.23 can be used in many different ways. With appropriate time and quality functions it can be used to define the user utility for individual service providers. Instead of using equation 16.23 directly we can construct a function of Λ i, j as a candidate for a utility function. One example is: Λi, j 1 Λ ′,2j U (Λ i , j ) = U i , j = ∫ exp − dΛ ′, j i (16.24) 2πσ i2 j 2σ i2 j i , −∞ , This accumulative distribution has the following interpretation: when making a choice between the two servers i and j U i , j presents the probability that i is selected and therefore U j ,i = 1 − U i , j is the probability that the user selects j. The variance σ i2 j presents the , uncertainty involved when comparing the utility from using the two servers. In the extreme case when σ i , j → 0 the decision function becomes deterministic, i.e. 1 i.e. select si when I i > I j U (Λ i , j ) = (16.25) 0 i.e. select s j when I j > I i In the next section we will develop the necessary concepts that enable us to cast the decision making process into a framework appropriate for the evolutionary game theory. 16.7 Expectation Dynamics as an Evolutionary Game Let X = ( x1 ,..., x N ) present the anticipated load distribution on the contacted servers and let U i , j be some arbitrary utility function dependent on the anti-symmetric criteria function (equation 16.23). Note that equation 16.24 only presented one instance of utility function. In the following, the structure of the utility function is arbitrary. We interpret the expression
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 297 N E{ i , X } = U ∑ U i, j x j (16.26) j =1 as the expected utility from using server s i . Therefore, the expected mean utility to all users subscribing to the servers according to X = (x1 , x 2 ,..., x N ) is given by: N E (U , X ) = ∑ xiU i , j x j (16.27) i , j =1 The dynamic we set up for the service selection is based on the notion that each user has some understanding of the expected mean utility from the usage of services from a given category. When considering a particular service it will be compared against this expected mean utility. From section 16.4, the replication rate for the considered service is given by: λ i = E{U i , X }− E{U , X } (16.28) We view this expression as the expected growth rate of service si. From this we derive the explicit form for the service selection dynamic as: x i = x i (E{ i , X } − E{ , X } ) & U U (16.29) Here we have not made any specific assumptions about U i , j . It is simply some matrix quantity, which codes the information available to the user on the basis of which he makes a service selection. Note that the growth rate (equation 16.28) depends upon the distribution X = (x1 , x2 ,..., x N ) , generally in a non-linear manner. A service can initially be attractive but then, as its general usage increases to and above some critical, service-dependent value its growth rate may well turn negative. Similarly, a service may have the feature of becoming ever more popular the more it gets chosen by the general user. The dynamic of many different utility functions has been studied in Olafsson (1996). Before we continue with the general development, we consider one particularly simple example. 16.7.1 A Simple Example Consider a network server with capacity ci and fractional load distribution xi . We define the expected user utility for this server as Ei (ci , X ) = ci − xi and the mean utility as ∑k =1 x k (c k − x k ) N E (C , X ) = (16.30) The replicator dynamics for the server system is given by:
- 298 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques N x i = xi c i − x i − & ∑ x k (c k − x k ) (16.31) k =1 Either one of the two following conditions is sufficient for the dynamics to reach an equilibrium: xi = 0 and Ei (ci , X ) < E (C , X ) (16.32) xi > 0 and Ei (ci , X ) = E (C , X ) (16.33) It follows that if xi , x j > 0, then: Ei (ci , X ) = E j (c j , X ) = E (C , X ) Equation 16.33 implies the following relationship between server load and capacity: ci − c j = xi − x j (16.34) N ci − xi = ∑ x k (c k − x k ) (16.35) k =1 As the fractional load distributions lie within the unit simplex these conditions can only be satisfied if the server capacities are scaled to satisfy the same normalization condition: ∑k =1 c k = 1 N The Jacobian for the dynamic of equation 16.31 evaluated at xi = ci ; ∀i , is: c1 − c1 2 c1c 2 c1c N c 2 c1 2 c2 − c2 Ω X =C = (16.36) c N c1 2 −c cN N As each of the diagonal elements in Ω is negative, Ω i ,i = ci2 − ci < 0;∀i the condition xi = ci provides a stable load distribution. As stability is an important issue for the dynamic implementation of service allocation, we will analyse it in some detail in the following section.
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 299 16.8 Stability of Load Distribution Consider the case of two different load distributions X = (x1 ,..., x N ) and Y = ( y1 ,..., y N ) on a server system. The question one can ask is which distribution supplies the users with the higher utility value? To be able to answer that question, we need to generalize the definitions from the previous section in the following way. Let: E X { , Y } = XUY t U (16.37) be the expected utility to users complying to the X load distribution when the system is presently loaded according to Y. Then the quantity: M ( X,Y ) = E X { , X } − EY { , X } U U (16.38) gives the efficiency of the X-distribution when compared with the Y-distribution. The following statement can be proved (Olafsson, 1996): The load distribution X is preferred to the distribution Y if one of the following conditions is satisfied: M (X , Y ) ≥ 0 (16.39) M ( X , Y ) = 0 and ∇ X M (Y , X ) ⋅ (Y − X ) > 0 (16.40) We now give necessary and sufficient stability conditions when utility depends upon the load distribution. Let U i , j ;i, j = 1,2,..., N be the utility matrix for the system from which the expected utility can be constructed, and assume that the load distribution dynamic is given by a replicator dynamic of the type of equation 16.29. Then the resulting dynamic system is stable in an equilibrium distribution X 0 if the real parts of the eigenvalues of N ∂U i , k N ∂ U k ,l Ωi , j ( X 0 ) = ∆ i , j ( X 0 ) + x0, j ∑ −∑ xk xl ∂x j k ,l =1 ∂x j (16.41) k =1 X = X 0 with: N ∆ i , j ( X ) = x i U i , j − (U j ,k + U k , j )x k ∑ (16.42) k =1 are negative (Olafsson, 1996). Notice that if the utility does not depend upon the load distribution, i.e. if: ∂U i , j = 0 ; ∀i, j , k ∂x k then equation 16.41 takes on the much simpler form, Ω = ∆. For a more thorough discussion of the stability properties of the expectation dynamic, see Olafsson (1996).
- 300 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques Figure 16.2 The utility function (equation 16.43). The surface is parameterized by the two variables xi and xj. Figure 16.3 The figure displays the conditions for stable load distributions. The part of the curved surface below the horizontal stability boundary consists of those parameter combinations which lead to stable load distribution. 16.8.1 Example We consider an example, which is of some relevance for a number of applications. In this case the utility a user receives from the usage of a service increases with its general usage but only up to a certain critical value. After that value is exceeded, the utility from the service is reduced. One way to model a utility function of this type is by: Gi , j = (ax i − bx i2 )(1 − x j ) (16.43)
- Evolutionary Game Theory Applied to Service Selection and Network Ecologies 301 The utility as a function of two x variables is presented in Figure 16.2. From the form of the utility function it is clear that the utility to selector of strategy s i increases with xi up to the critical value x i ,c = a / 2b beyond which the benefits from using the service are reduced. Olafsson (1997) proves that the emerging load distribution is stable provided that the following condition is satisfied, where N is the number of servers: F (a, b, N ) = aN 2 − 2(a + b )N + 3b < 0 (16.44) The surface graph, Figure 16.3, gives the condition for stability for fixed a and running values for N and b. The parts of the curved surface which lie below the flat plain provide parameter combinations which lead to a stable load distribution. 16.8.2 Example We consider a network of five different servers that can be accessed by a large number of users. Consider the case of a fixed utility matrix given by: −1 7 3 5 4 3 2 5 3 2 1 H0 = 4 3 −1 2 3 (16.45) 5 4 2 3 1 4 2 4 3 3 1 In this case the users do not negotiate the execution of their requirements, but simply allocate them to service providers as dictated by the fixed utility (equation 16.45). Running the replicator dynamics with this utility results in the load distribution of Figure 16.4. Number of processors = 5 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 Load 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Time Figure 16.4 Load distribution based on the fixed utility matrix (). The large variance in the load distribution implies poor resource utilization.
- 302 Telecommunications Optimization: Heuristic and Adaptive Techniques The jiggery load curves result from the system noise, which is used to model the limited information available to the agents. The noise which is normally distributed is added to the utility as follows, H 0 → H 0 + αη , with α = 0.5 , η ∈ N (0,1) . The load configuration in Figure 16.4 is stable but it does not provide an efficient usage. The mean usage of the five servers over the considered time is x m = (0.41, 0.29, 0.11, 0.15, 0.04 ) with a standard deviation std ( x m ) = 0.15 . To improve user utility an exploration of available servers and a negotiation with service providers is enabled. This activity is coded for by supplementing the utility matrix H0 with an evolving term G, which dynamically adjusts utility to the evolving load distribution. We consider the case where the evolving utility matrix is given by the expression: 1 Gi , j = (16.46) 1 + exp(− β (e j x j − ei x i )) When running the replicator dynamics with G alone, the resulting equilibrium distribution satisfies the following condition: e j x j − ei x i = 0 (16.47) as in this case all servers are estimated to provide the same utiliy. The components ei quantify the inverse demand for the service si. We evaluate the derivatives of the utility: ∂G i , j = G i , j (1 − G i , j )[ei δ i ,k − e j δ j ,k ] (16.48) ∂x k from which we derive the special cases: 0 , if k ≠ i & k ≠ j ∂G i , j = Gi , j (1 − Gi , j )e j , if k = j (16.49) ∂x k − G (1 − G )e , i, j i, j i if k = 1 It is clear that the utility from using server i increases when x j increases by fixed xi . Similarly, the utility from using i decreases with increasing xi by fixed x j . The changing attractions are proportional to the inverse demands ei . After some lengthy calculation, we find for the stability matrix: Ω i , j = x i (G i , j − δ i , j ) + x i ei δ i , j ∑ Gi′,k x k − Gi′, j e j x j − xi ∑ (x j G ′j ,l e j xl − xl Gl′, j e j x j ) k l (16.50) where Gi′, j = Gi , j (1− Gi , j ) . From this we find that the condition:
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P1
13 p |
69 |
18
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P2
18 p |
49 |
8
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P3
21 p |
69 |
6
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P17
23 p |
31 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P15
18 p |
43 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P14
0 p |
35 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P13
11 p |
46 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P12
21 p |
36 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P9
16 p |
42 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P7
19 p |
51 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P5
19 p |
56 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P4
21 p |
47 |
5
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P10
17 p |
42 |
4
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P11
14 p |
43 |
4
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P8
14 p |
36 |
4
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P6
16 p |
34 |
4
-
Tối ưu hóa viễn thông và thích nghi Kỹ thuật Heuristic P18
26 p |
26 |
4

Set-Cookie: TLDEVNamespace=ll0aqhpavgkq96oq2d2jfvsr05; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)


markdown:
![ Ảnh minh họa. Nguồn: Internet](http://static.tapchitaichinh.vn/660x450/Uploaded/hoangthuviet/2017_01_13/anhmoi1bizx_HXIB.jpg)
Nhà kinh tế trưởng Alan Phạm của VinaCapital Group, công ty hiện đang quản lý khối tài sản trị giá khoảng 2 tỷ USD, cho rằng tình hình vĩ mô hiện nay có vẻ rất thuận lợi. Ông Alan dự báo tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam trong năm 2017 đạt 6,5%, tăng 0,3% so với năm 2016.
Trong cuộc phỏng vấn ngày 12/1, ông Alan cho rằng lợi nhuận doanh nghiệp sẽ tiếp tục tăng nhờ sự ổn định của đồng VNĐ và mức lãi suất “hợp lý”. Theo số liệu của Bloomberg, lợi nhuận của các doanh nghiệp trong chỉ số VN-Index sẽ tăng 14% trong 12 tháng tới.
Nhờ sự tăng trưởng của nền kinh tế và dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) dồi dào, chỉ số VN-Index tăng 15% trong năm 2016 – tốc độ tăng mạnh nhất trong vòng 3 năm qua. Đây cũng là năm tăng thứ 5 liên tiếp của chỉ số này.
Tính từ đầu năm tới nay, VN-Index tăng 3,3%.
Ông Alan nhận định rằng các nhà đầu tư nước ngoài sẽ tiếp tục đầu tư vào Việt Nam trong bối cảnh chính phủ đẩy nhanh tiến độ cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước và thúc đẩy các công ty khác sớm lên sàn.
Theo nhà kinh tế trưởng của VinaCapital, cổ phiếu của 2 ngành tiêu dùng và sản xuất chế tạo sẽ tiếp tục là điểm sáng trong năm 2017. Ngành ngân hàng được dự báo sẽ diễn biến tích cực bởi thanh khoản cải thiện sẽ giúp các ngân hàng cho vay và mua trái phiếu.
## Bình luậnÝ kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu

Cache-Control: public, max-age=300

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=3X1DQ5zB0gEkAAAANDFkZjBhYTQtNWEzYS00NTE4LWIwMDktMjcwYTUzZGI1ZmIx0; domain=tapchitaichinh.vn; expires=Sun, 30-Apr-2017 10:26:43 GMT; path=/; HttpOnly


markdown:
![ ](http://thlehongphong.dongtrieu.edu.vn/sc1-theme/images/spacer.png)
# Trường Tiểu học Lê Hồng Phong tổ chức Hội thi múa hát tập thể-Dân vũ và Hội thi trang trí lớp học kỷ niệm ngày thành lập Quân đội NDVN 22-12
| |
Trường Tiểu học Lê Hồng Phong tổ chức Hội thi múa hát tập thể-Dân vũ và Hội thi trang trí lớp học kỷ niệm ngày thành lập Quân đội NDVN 22-12Ngày 21 tháng 12 năm 2013, trường Tiểu học Lê Hồng Phong tổ chức Hội thi múa hát tập thể - Dân vũ và Hội thi "Trang trí lớp học của em" chào mừng kỷ niệm ngày thành lập Quân đội nhân dân Việt Nam 22/12/2013
Nhằm đấy mạnh phong trào thi đua “ Xây dựng trường học thân thiện - Học sinh tích cực” và hướng tới kỷ niệm 69 năm ngày thành lập Quân đội nhân dân Việt Nam, 24 năm ngày Quốc phòng toàn dân. Ngay từ đầu tháng 12 nhà trường đã phát động rất nhiều các hoạt động thi đua dạy và học, các hoạt động ngoại khóa nhằm tuyên truyền và giáo dục cho các em truyền thống “ Uống nước nhớ nguồn - Ăn quả nhớ kẻ trồng cây”.
Hôm nay, ngày 21-12-2013, trường Tiểu học Lê Hồng Phong long trọng tổ chức Hội thi: “Múa hát tập thể - Dân vũ” và Trang trí lớp học với chủ đề “Em yêu lớp học của em”. Cuộc thi được tổ chức cho học sinh tất cả các khối lớp và được diễn ra trong thời gian 1 ngày.
Buổi sáng các lớp thi đồng diễn thể dục với các bài múa dân vũ do huyện Đoàn quy định. Sau những ngày tập luyện tích cực cùng với sự quan tâm giúp đỡ của các thầy cô giáo chủ nhiệm, các lớp đã thể hiện những màn múa đều, đẹp mắt. Qua hội thi này giúp cho các em nâng cao ý thức tập luyện các bài thể dục, múa hát tập thể trong nhà trường. Đây thực sự là hoạt động rất cần thiết và bổ ích.
Buổi chiều các thầy cô giáo trong BGK lại vô cùng thán phục trước sự khéo léo, sáng tạo của các cô giáo chủ nhiệm và các em học sinh các khối lớp thể hiện trong phần thi Trang trí lớp học. Mỗi lớp học mang một phong cách, một ý tưởng trang trí khác nhau nhưng đều có một điểm chung đó là tạo ra lớp học sinh động, hấp dẫn để các em thêm yêu trường, yêu lớp, để “Mỗi ngày các em đến trường là một ngày vui”. Trong phần thi trang trí lớp học này tất cả đều đảm bảo theo yêu cầu mà BTC đưa ra.
Kết thúc hội thi BGK đã trao giải nhất cho tập thể lớp 5A, giải nhì thuộc về lớp 4B, giải 3 là lớp 5C (Hội thi "Múa hát tập thể-Dân vũ"). Giải nhất lớp 5A, giải nhì lớp 4B, 2B, giải ba lớp 1C, 2C, 4A (Hội thi trang trí lớp học)
Hội thi Đồng diễn thể dục và Trang trí lớp học lần này đã thúc đẩy các phong trào bề nổi của nhà trường. Đây cũng là cơ hội để hình thành kĩ năng sống cho học sinh, giúp các em thêm gắn bó, yêu thương trường hơn.

Set-Cookie: COOKIE_SUPPORT=true; Expires=Mon, 19-Feb-2018 23:16:39 GMT; Path=/

Liferay-Portal: Liferay Portal Community Edition 6.1.1 CE GA2 (Paton / Build 6101 / July 31, 2012)


markdown:
Thông tin từ Sở GDCK Hà Nội (HNX) cho biết, đợt chào bán lần này là một nội dung quan trọng trong phương án cổ phần hóa MITRACO đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt vào tháng 10/2013. Theo phương án này, vốn điều lệ dự kiến của MITRACO sau cổ phần hóa là 1.320 tỷ đồng.
Trong đó, ngoài 83% vốn điều lệ do Nhà nước tiếp tục nắm giữ thì MITRACO sẽ thực hiện bán đấu giá công khai 5.612.900 cổ phần (chiếm 4,25% vốn điều lệ dự kiến) cho các nhà đầu tư bên ngoài với giá khởi điểm 10.000 đồng/cổ phần; Bán thỏa thuận cho đối tác chiến lược 15.840.000 cổ phần (chiếm 12% vốn điều lệ dự kiến); và bán cho người lao động 987.100 cổ phần (chiếm 0,75% vốn điều lệ dự kiến).
Đối với chào bán công khai, kết thúc thời hạn đăng ký có 765 nhà đầu tư (toàn bộ là cá nhân) đã đăng ký tham gia mua cổ phần, với tổng khối lượng đăng ký mua là 1.940.800 cổ phần (chiếm 34,57% số cổ phần chào bán đấu giá). Kết quả toàn bộ các nhà đầu tư này đều trúng đấu giá với giá đấu bình quân 10.000 đồng/cổ phần.
Phiên đấu giá cổ phần lần đầu ra công chúng của MITRACO tổ chức tại HNX. Ảnh: N.A
Được biết, MITRACO là doanh nghiệp nhà nước trực thuộc UBND tỉnh Hà Tĩnh được thành lập theo Quyết định số 61/2003/QĐ - TTg của Thủ tướng Chính phủ. Tổng công ty có 30 đơn vị thành viên hoạt động theo mô hình công ty mẹ, công ty con, trong đó có 25 công ty, xí nghiệp trực thuộc, 5 công ty liên doanh liên kết.
Đây là đơn vị hoạt động đa ngành, trong đó ngành công nghiệp khai thác, chế biến sâu các sản phẩm khoáng sản, công nghiệp sản xuất chế biến vật liệu xây dựng, công nghiệp khai thác cảng là những lĩnh vực mũi nhọn chính của Tổng công ty. Công ty hiện đang sở hữu các công nghệ chế biến sản phẩm Ilmenite, rutitle, zircon đạt trình độ cao của khu vực và sở hữu cảng biển quan trọng tại Khu công nghiệp Vũng Áng – một cảng nước sâu lớn của Việt Nam.
Hiện tại đơn vị là doanh nghiệp có quy mô và tổ chức lớn nhất tỉnh Hà Tĩnh và là một trong những doanh nghiệp lớn ở miền Trung, đang trên đà phát triển hướng tới thành lập tập đoàn kinh tế đa ngành vững mạnh./.
Xem bản công bố thông tin của MITRACO tại đây
© Bản quyền thuộc về Thời báo Tài chính Việt Nam
Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản của Thời báo Tài chính Việt Nam.
Tổng biên tập: Phạm Văn Hoành
Phó Tổng biên tập: Đinh Hùng
Trưởng phòng Báo điện tử: Đậu Huy Sáu
Địa chỉ Tòa soạn: 34 Tuệ Tĩnh, Hà Nội - Điện thoại: 04.39431658 - Fax: 04.39431632 - Email: thoibaotaichinhvietnam@gmail.com
Giấy phép báo điện tử :160/GP-BTTTT
Đường dây nóng: 0965 199 586 - Liên hệ quảng cáo: 0965 182 586

X-MS-InvokeApp: 1; RequireReadOnly


markdown:
Thật không gì hợp với không khí trang trọng và nghiêm túc hơn một chiếc áo vest công sở cổ điển. Ngay cả với những quý cô tuổi trung niên, áo vest vẫn là một items thời trang không thể thiếu trong tủ đồ của mình. Lury Boutique – trung tâm thời trang trung niên cao cấp tại Hà Nội đã cho ra mắt bộ sưu tập áo khoác vest trung niên 2015 với dòng sản phẩm áo vest trung niên sang trọng được thiết kế bằng các chất liệu hảo hạng cùng công nghệ may đặc biệt. Chắc chắn, bộ sưu tập thời trang trung niên phong phú , đa dạng và chất lượng này sẽ làm hài lòng bất kì quý cô nào đang tìm mua áo vest trung niên tại Hà Nội cũng như toàn quốc.
Kiểu xem:
Dạng lưới
Dạng bảng
Áo có form dáng suông dài, cứng cáp thể hiện nét phóng khoáng và mạnh mẽ
Thiết kế họa tiết hoa văn sắc tươi sáng mới mẻ, thời thượng
Thiết kể cổ mở, túi áo có nắp cùng hai hàng khuy đính trang trí nổi bật

Set-Cookie: language=en-US; path=/; HttpOnly

X-Compressed-By: DotNetNuke-Compression

Cache-Control: private