41、P系统在博弈论中的应用

P系统在博弈论中的应用

1 引言

博弈论作为一门研究决策制定和策略选择的学科,已经广泛应用于经济学、政治学、心理学等多个领域。随着计算技术的发展,计算模型在博弈论中的应用也日益增多。膜计算(P系统)作为一种新兴的计算模型,以其独特的并行处理能力和对生物系统的模拟,为博弈论提供了新的研究视角。本文将探讨P系统在博弈论中的应用,包括建模、分析和优化等方面。

2 使用P系统建模博弈过程

2.1 博弈论的基本概念

博弈论的核心在于理解参与者之间的互动及其决策过程。一个典型的博弈包括以下几个要素:

  • 参与者 :博弈中的各方,通常用集合 ( N = {1, 2, …, n} ) 表示。
  • 策略 :每个参与者可以选择的行为,用 ( S_i ) 表示第 ( i ) 个参与者的策略集。
  • 收益 :每个参与者根据策略选择获得的回报,用 ( u_i(s_1, s_2, …, s_n) ) 表示第 ( i ) 个参与者的收益函数。

2.2 P系统建模

P系统可以用来模拟博弈过程,尤其是当博弈涉及复杂的互动和动态变化时。P系统的并行处理能力使得它可以有效地模拟多个参与者同时做出决策的情景。

2.2.1 模型结构

P系统的基本结构包括多个膜(区域),每个膜内包含一定数量的对象(符号)。这些对象根据一定的规则进行重写和移动,模拟博弈中的策略选择和收益计算。以下是使用P系统建模博弈过程的步骤: <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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