52、公民社会成本与利他博弈的无政府状态鲁棒价格

公民社会成本与利他博弈的无政府状态鲁棒价格

在博弈论的研究中,公民社会成本(Price of Civil Society,PoCS)和利他博弈的无政府状态鲁棒价格(Robust Price of Anarchy)是两个重要的概念,它们分别从不同角度揭示了博弈中均衡的效率问题。

公民社会成本

公民社会成本主要研究在考虑社会网络影响下,博弈均衡的效率损失。

基本概念与相关公式
  • 对于给定的负载向量 (L = (\ell_1, \cdots, \ell_m)),定义 (\varPhi_m(L) = \frac{\sum_{i} \ell_i^2}{(\sum_{i} \ell_i)^2/m})。这个量是负载 (L) 的社会成本与“分数”纳什均衡(所有负载相同,即使该值不是整数)的社会成本之比,是该实例公民社会成本的上界。
  • 对于给定的机器 (i) 以及边界 (0 \leq a \leq b),在 (a \leq \ell_i \leq b) 的条件下最大化 (\varPhi_m(L)),最大值将在 (\ell_i = a) 或 (\ell_i = b) 处取得。这是因为 (\varPhi_m(L)) 对 (\ell_i) 不是一般的凸函数,但在 (\ell_i \geq 0) 时连续可微,导数在唯一的点 (x_i = \frac{\sum_{j\neq i} \ell_j^2}{\sum_{j\neq i} \ell_j}) 处为零,在 (0 \leq \ell_i < x_i) 时导数为负,在 (\ell_i > x_i) 时导数为正。
原子博弈

原子博弈中

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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