单峰偏好与帕累托有效机制分析

1、考虑以下偏好概况。是否存在一个顺序O,使得所有六个选民相对于O是单峰的?请解释。移除一个选民,并找到一个顺序,使得剩余的偏好概况是单峰的。谁是中位选民?中位候选人是什么?选民L1的偏好:A 优于 E 优于 C 优于 B 优于 D;选民L2的偏好:A 优于 E 优于 C 优于 B 优于 D;选民L3的偏好:E 优于 A 优于 D 优于 C 优于 B;选民L4的偏好:E 优于 C 优于 B 优于 D 优于 A;选民L5的偏好:C 优于 B 优于 E 优于 D 优于 A;选民L6的偏好:D 优于 B 优于 C 优于 E 优于 A

判断是否存在顺序 $ O $ 使所有六个选民单峰,需依据 单峰偏好定义 ,即存在“峰值候选人”。若 $ x $ 在“峰值候选人”和 $ y $ 之间,则选民更偏好 $ x $。

  • 可尝试不同顺序,但从现有偏好看较难找到这样的顺序。

移除一个选民使剩余概况单峰 ,可尝试移除 $ L6 $。

  • 对于顺序 $ O = A\ E\ C\ B\ D $,$ L1、L2、L3、L4、L5 $ 是单峰的。

此时,需:

  1. 先确定各选民峰值在顺序 $ O $ 中的位置,
  2. 再找出中位数对应的选民为中位选民,
  3. 该选民的峰值为中位候选人。

2、证明对于偏好分布L,所有帕累托有效结果的集合F_PAR(L)是马斯金单调的且没有否决权。并说明对于n ≥ 3的情况,F_PAR可以在纳什均衡中被实施的依据。

证明内容

马斯金单调性

证明 $ F_PAR(L) $ 是马斯金单调的,需依据马斯金单调性定义:

  • 若 $ a \in F_PAR(L) $,
  • 在 $ L’ $ 中所有选民仅将 $ a $ 在其排序中提升(其他候选人顺序可能改变),

需证明 $ a \in F_PA

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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