17、量子模糊游戏与经典相关游戏解析

量子模糊游戏与经典相关游戏解析

1. 空间量子模糊游戏

在空间模拟中,玩家类型在二维 N × N 晶格的位置占据上交替出现,并以元胞自动机(CA)的方式进行交互,即具有均匀、局部和同步的相互作用。每个玩家与其四个相邻伙伴进行游戏,给定个体在时间步 T 的模糊收益 (p(T)i, j, d(T)i, j) 是这四次交互的平均值。进化规则是模仿收益最高的伙伴邻居,因此在下一代中,每个玩家 (i, j) 将采用其具有最高模糊收益指数 ˆp 的伙伴玩家的量子参数。初始量子参数值通常是随机分配的。

1.1 双参数模拟
  • 2P - QFPD 游戏 :在 2P - QFPD((5, 3), (3, 1.5), (1, 0.5), (0, 0.0)) - CA 中,当 λ = 0.8 时,在较低的 γ • = 0.475 阈值以下会出现相互背叛,而在较高的 γ ⋆ = 0.700 阈值以上会出现相互 ˆQ。在 (γ ⋆, γ •) 过渡区间,( ˆQ, ˆD) 和 ( ˆD, ˆQ) 都处于纳什均衡(NE),动态受到空间效应的强烈影响。在模糊场景中的这些阈值与精确收益场景中的阈值非常接近。当 γ < γ • 时,θ 都被选为 π,α 变得无关紧要;当 γ > γ ⋆ 时,θ 都设为零,α 设为 π/2,即出现 ( ˆQ, ˆQ) 对。在 γ 低于 γ ⋆ 和高于 γ • 时,平均场收益与实际平均收益一致,但在 (γ ⋆, γ •) 区间,平均场收益方法低估了实际平均收益。
  • 2P - QFHD 游戏 :在 2P - QFHD((5, 3), (3, 1.5), (0, 0
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究仿真,如成本最小化、碳排放最低供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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