79、自私装箱覆盖与混合目标拥塞博弈的深入研究

自私装箱覆盖与混合目标拥塞博弈的深入研究

自私装箱覆盖的改进纳什均衡

在自私装箱覆盖问题中,无冗余机制(No - Redundance mechanism)虽然能激活并调动所有冗余物品,但它通过赋予较大物品优先级,导致物品迁移难以终止,甚至可能不存在纳什均衡(NE)。因为只要存在由较小物品组成的箱子,较大物品就会自私地尝试迁移,毕竟较小物品会首先被踢出。

为了解决这个问题,基于限制物品迁移并使所得箱子大小足够小,以便剩余物品能覆盖更多箱子的想法,我们引入了改进纳什均衡(Modified Nash Equilibrium,M - NE)的概念。为了简便,我们将覆盖箱 B 中的冗余物品集记为 R(B)。

定义 1 :一个划分 π = (B1, B2, …, Bm) 被称为改进纳什均衡,当且仅当不存在物品 aj ∈L 和箱子 Bi(1 ≤i ≤m,Bi ≠ Bj,π),使得:
1. aj 移动到 Bi 会严格受益;
2. s(B′i) < min{δ(Bj,π), δ(Bi)},其中 B′i = Bi ∪{aj}(如果 s(Bi) + s(aj) < 1);如果 s(Bi) + s(aj) ≥1,B′i 是 Bi ∪{aj} 中冗余物品迁移后得到的最小覆盖箱,即 B′i = Bi ∪{aj}\R(Bi ∪{aj})。对于任何箱子 B,
[
\delta(B) =
\begin{cases}
s(B), & \text{如果 B 被覆盖}\
+\infty, & \text{否则}
\end{cases}
]

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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