14、最大邻域Voronoi博弈解析

最大邻域Voronoi博弈解析

1. 博弈基础概念

在博弈场景中,将玩家1放置的第i个站点记为$p_i$,玩家2放置的第i个站点记为$q_i$。在图形表示上,玩家1放置的站点用实心圆表示,玩家2放置的站点用矩形表示。

有一个重要引理:任意具有$n \geq 10$个顶点的三角剖分平面图,都有一个大小至少为$\frac{n + 4}{3}$的匹配。

2. 五种博弈类型
博弈类型 描述 获胜条件
变异1:最大化对手邻居 玩家1先放置所有n个站点,玩家2的目标是用最少的站点使玩家1的所有n个站点都成为其邻居 玩家2最多放置$\frac{2n + 2}{3}$个站点可获胜
变异2:不同的对手邻居 每个玩家都想让对手的所有站点成为自己的邻居,同时希望自己的尽可能多的站点不成为对手的邻居 设玩家1的站点共有$N_1$个玩家2的站点作为邻居,玩家2的站点共有$N_2$个玩家1的站点作为邻居。若$N_1 > N_2$,玩家1获胜;若$N_2 > N_1$,玩家2获胜;若$N_1 = N_2$,则平局
变异3:非不同的对手邻居 考虑一个特定站点成为对手站点邻居的次数 计算非不同的
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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