34、可再生资源开采博弈中的利他型均衡

可再生资源开采博弈中的利他型均衡

1. 引言

在可再生资源开采的场景中,多个参与者(如国家或企业)共同开发一种资源,这可以被建模为一个具有无限期的微分博弈。在这个博弈中,参与者的策略选择会影响资源的存量和自身的收益。本文将探讨三种不同的均衡概念:纳什均衡、贝尔热均衡和利他均衡,并比较它们在策略、资源存量和收益方面的差异。

2. 基本概念

2.1 参与者利润

在微分博弈中,参与者 (i) 的利润 (J_i) 定义为:
[J_i = \int_{0}^{\infty} e^{-rt} \Pi_i(t, u(t), x(t)) dt = \int_{0}^{\infty} e^{-rt} {R_i(u_i(t)) - C_i(u_i(t))} dt = \int_{0}^{\infty} e^{-rt} (q_i u_i(t) - c_i u_i^2(t)) dt]
其中,(R_i(u_i(t))) 是参与者 (i) 的收益函数,(C_i(u_i(t))) 是成本函数,(u_i(t)) 是参与者 (i) 在时间 (t) 的开采策略,(x(t)) 是资源的存量,(r) 是贴现率。该利润计算受到给定初始状态 (x_0) 的状态动态约束。

2.2 反馈信息结构

我们考虑反馈信息结构,即参与者 (i) 的策略 (\varphi_i) 是时间 (t) 和资源存量 (x(t)) 的函数,记为 (\varphi_i = \varphi_i(t, x(t)))。在时间 (t) 的反馈策略组合表示为 (\varphi(t, x) = (\varphi_1(t, x), \ldots, \varphi_n(t, x

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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