15、确保信息共享中诚信的实现

确保信息共享中诚信的实现

在信息共享的领域中,如何确保各方的诚信是一个至关重要的问题。本文将围绕这一核心,探讨相关的理论、模型以及实际应用,旨在揭示实现信息共享中诚信的有效途径。

1. 问题背景与目标

在现实世界里,了解各方的行为是需要付出代价的,验证行为这一过程会产生成本。同时,信任管理也是一大挑战,在理想状况下,每个人都值得信任,不会出现欺骗系统或破坏安全的行为,但实际上,恶意行为导致的不信任情况屡见不鲜。信任管理的目标是决定该信任谁以及信任的程度,若能明确这一点,处理敏感信息就会变得容易许多。然而,在实际操作前,我们往往难以提前知晓这些信息,所以想要维护安全的一方必须持续评估其同伴,一旦评估发现某一方不可信,就需要对其进行惩罚,惩罚能通过消除不可信行为的益处,促使理性的一方变得更加可信。

我们的工作主要有两个目标:一是确定非参与惩罚有效的条件,运用博弈论来估算这些条件的存在性以及如何创造这些条件;二是通过运行模拟行为变化的模型来验证我们的研究结果。

2. 激励场景分析

以国际政治环境为例,多个国家都有各自的主权和利益,为了维护国家安全,每个国家都设有情报机构来收集信息。当出现跨越多个国界的威胁时,单个情报机构难以追踪,因此这些机构达成了共享信息的协议。但实际上,即便各机构拥有相同的信息资源,它们也缺乏分享真实数据或遵守相关政策(如保密分类)的动力。由于缺乏共同的管理实体,协议中没有规定必须执行的政策,也无法防止松散联盟内部的破坏行为,每个机构都需要投入资源去了解其他机构的行动。

在这个过程中,有诸多因素需要考虑。如果一个机构选择验证其他机构的所有行为,当其他机构行为适当时,就会造成资源浪费;但如果过于信任其他机

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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