34、平均支付随机博弈与通信复杂度的直接积定理

平均支付随机博弈与通信复杂度的直接积定理

平均支付随机博弈相关内容

在平均支付随机博弈领域,有许多重要的理论和算法值得探讨。

首先,对于一些博弈的性质和定理有诸多研究。例如,若已知所有节点的值,可通过求解遍历不同的博弈来得到一致最优策略。但直接使用这种归约方法时,遍历情形下的伪多项式算法通常不能直接用于求解整个博弈,原因在于归约过程中引入的自环局部奖励可能在节点数量上呈指数级小。

对于BW或BWR - 博弈,有以下重要的引理和推论:
- 引理4 :设(v)是BW - 博弈(G)中的节点,(x,y\in R)。存在不同情况,如当(\mu_{G(x)}(v) < x)时,对于任意(y\geq\mu_{G(x)}(v)),(\mu_{G(y)}(v)=\mu_{G(x)}(v))等四种情况。
- 推论2 :对于BW - 博弈(G)的任意节点(v),存在区间(I(v):=[\theta_l(v),\theta_u(v)]),使得在不同(x)取值范围下,(\mu_{G(x)}(v))有不同取值。
- 引理5 :对于BWR - 博弈(G),集合(I(G(x)) := {x\in R : G(x))是遍历的(})在(R)中形成一个闭区间(如果非空)。
- 引理6 :在BWR - 博弈(G)中,设(\theta_1\leq\theta_2)是(I(G(x)))中的两个实数,(s_W^ \in S_W)和(s_B^ \in S_B)分别是博弈(G(\theta_2))和(G(\theta_

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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