13、博弈策略中的逻辑与自动机研究

博弈策略中的逻辑与自动机研究

1. 引言

在博弈论的研究中,动态逻辑在描述和分析博弈策略方面起着重要作用。传统的并发动态博弈逻辑(CDGL)虽然具有完备性和可判定性,但在处理并行性方面存在表达能力的不足。本文将探讨一种结合顺序和并行组合的动态逻辑,用于描述扩展形式博弈中的各种情况,特别是玩家在多个博弈中利用信息制定策略的情形。

2. CDGL的局限性与并行组合问题

CDGL的完备性和可判定性使其在一定程度上具有优势,但产品公理 ⟨γ×γ′, i⟩ϕ ↔⟨γ, i⟩ϕ∧⟨γ′, i⟩ϕ 反映了其在并行性描述上的不足。一方面,它无法表达合取状态的真正集体属性;另一方面,在多个博弈并行进行时,无法描述信息的交流和传递。

为了解决这些问题,我们考虑玩家同时参与多个扩展形式博弈的情况。例如,一位玩家同时与两位国际象棋大师对弈,该玩家成为信息在两个博弈之间传递的渠道,这种情况下博弈组合就显得至关重要。

3. 扩展形式博弈的基本概念
  • 玩家与行动符号 :设 N = {1, …, n} 表示玩家集合,用 i 表示玩家。对于 i ∈ N, ı 表示 N {i}。Σ 是表示玩家行动的有限动作符号集,a, b 表示动作。
  • 游戏树 :游戏树 T = (S, ⇒, s0) 是以 s0 为根的树,S 是顶点集,⇒: (S×Σ) → S 是指定树边的部分函数。如果 S 是有限集,则树 T 是有限的。对于节点 s ∈ S,→s 表示从 s 出发可达的节点集合,moves(s) 表示 s 处可用的动作集合,ET(s) 表示从 s 出发的
内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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