27、需求分配博弈:理论与应用

需求分配博弈:理论与应用

1. 模型概述

需求分配博弈涉及有限的行动集合 $A$ 和有限的玩家集合 $N$。对于每个玩家 $i \in N$,有一个允许需求的凸闭区间 $D_i = [\alpha_i, \omega_i] \subseteq \mathbb{R} {\geq 0}$,以及一个允许行动的子集 $A_i \subseteq A$。玩家 $i$ 的策略是一个元组 $(a_i, d_i)$,其中 $a_i \in A_i$ 是允许的行动,$d_i \in D_i$ 是允许的需求。博弈的策略组合是一个元组 $(a, d)$,其中 $a = (a_i) {i \in N}$ 是行动向量,$d = (d_i)_{i \in N}$ 是需求向量。

玩家 $i$ 在策略组合 $(a, d)$ 下的效用 $u_i(a, d)$ 仅取决于其自身选择的行动 $a_i$ 和需求 $d_i$,以及选择相同行动的其他玩家的总需求 $\ell_{a_i}^{-i}(a, d) = \sum_{j \in N \setminus {i}: a_i = a_j} d_j$。为衡量该效用,为每个玩家 $i$ 和其每个允许的行动 $a_i \in A_i$ 引入间接效用函数 $v_{a_i}^i: \mathbb{R} {\geq 0} \times \mathbb{R} {\geq 0} \to \mathbb{R}$,则 $u_i(a, d) = v_{a_i}^i(d_i, \ell_{a_i}^{-i}(a, d))$。

我们关注的是确定间接效用函数的条件,以确保至少存在一个纯纳什均衡(PNE)。形式上,策略组合 $(a, d)$ 是一个纯纳什均衡,

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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