13、分布式智能系统中的拍卖、编程与联盟形成

分布式智能系统中的拍卖、编程与联盟形成

在分布式智能系统中,拍卖、市场导向编程以及联盟形成是几个重要的方面,它们在资源分配和任务执行中发挥着关键作用。下面我们将深入探讨这些内容。

1. 拍卖类型及其特点

拍卖是一种常见的资源分配机制,不同类型的拍卖具有不同的规则和策略。

1.1 英式拍卖

英式拍卖中,由于信息稀缺,竞拍者可能不清楚拍卖物品的真实价值。例如,拍卖一块土地,拍卖者提供的地质信息有限,竞拍者难以准确评估其价值。在这种情况下,竞拍者采用优势策略参与拍卖。而拍卖结束后,获胜者可能面临“赢家诅咒”,即担心自己出价过高,其他竞拍者对该物品估值较低。

1.2 荷兰式拍卖

荷兰式拍卖是公开降价拍卖。其流程如下:
- 拍卖者先给出一个较高的起始价格。
- 然后持续降低价格,直到有竞拍者出价等于当前价格。
- 物品最终分配给出价的竞拍者。
一般来说,荷兰式拍卖没有占优策略。

1.3 首价密封拍卖

首价密封拍卖是最简单的拍卖类型之一,属于一次性拍卖。流程为:
- 竞拍者向拍卖者提交一个密封的出价。
- 物品直接授予出价最高的竞拍者,获胜者支付其出价的价格。
在这种拍卖中,参与竞拍的人没有机会提高出价。为了避免浪费资金,竞拍者应根据其他竞拍者的出价,适当降低自己的真实估值进行出价。

1.4 维克里拍卖

维克里拍卖被认为是最不寻常且违反直觉的拍卖协议。它属于次价密封拍卖,流程为:
- 每个竞拍者在一轮谈判中提交一个密封出价,且不知道其他竞拍者的出价。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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