8、网格中虚拟组织形成的博弈论方法

网格中虚拟组织形成的博弈论方法

1. 研究贡献与相关工作
  • 研究贡献
    • 将虚拟组织(VO)的形成建模为联盟形成问题,采用Myerson的合作结构作为底层联盟形成模型。
    • 设计了一种启发式算法供网格服务提供商(GSP)使用,用于确定各种联盟的价值。
    • 研究发现,GSP若共享不同启发式算法的结果,可从中受益。
    • 提出了一个资源管理系统,为GSP信息控制和交换提供必要结构,以促进VO的形成。
  • 相关工作
    • 网格计算中,VO的形成是重要研究课题。VO是GSP之间的联盟,旨在协作并整合资源以计算大规模应用。
    • 已有研究涉及VO形成的多个方面,如动态VO形成、资源发现、任务分配和资源组合等。
    • 联盟博弈论可用于建模GSP之间的VO形成,其中有多种联盟形成模型,本文重点关注Myerson的合作结构。
2. 联盟博弈论基础
  • 基本概念
    • 联盟博弈研究决策制定者(玩家)群体之间的交互。一个联盟博弈由玩家集合N和特征函数v组成,其中每个联盟S(N的子集)都有一个价值v(S),可视为联盟成员合作时获得的利润。
    • 联盟形成是将玩家划分为不相交集合的过程。常见的联盟形成模型有联盟结构和合作结构,本文采用合作结构模型,将其表示为扩展形式
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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