39、非对称信息下双边匹配协议的设计

非对称信息下双边匹配协议的设计

在双边匹配场景中,信息不对称往往会导致匹配结果不稳定,申请人可能会隐藏信息以避免竞争加剧。为了解决这些问题,我们提出了信息提供者作为协调者协议(IACP),旨在激励申请人披露信息,实现更稳定的匹配。

信息披露与匹配稳定性问题

在双边匹配中,申请人可能因担心信息披露后竞争加剧而选择隐藏信息。例如:
- 情况1 :当a3报告{e3, e2, e1}作为偏好时,匹配对为< (a1, e1), (a2, e3), (a3, e2) >,但根据a2的真实偏好,(a2, e1)是一个阻塞对,无法得到稳定匹配。若a1提供信息,匹配对为< (a1, e3), (a2, e1), (a3, e2) >,可在不降低a1效用的情况下实现稳定匹配。
- 情况2 :当pa3({iai}) = {e1, e2, e3}时,a1隐藏信息时匹配对为< (a1, e1), (a2, e3), (a3, e2) >,提供信息时为< (a1, e2), (a2, e3), (a3, e1) >。此时,信息提供者a1披露信息会导致其效用降低。

由于申请人a1不了解他人偏好,担心出现情况2的结果,因此可能选择不披露信息,导致像情况1那样的稳定匹配难以实现。

IACP协议设计

为解决上述问题,我们设计了IACP协议,具体步骤如下:
1. 随机排序 :匹配设计者随机对申请人进行排序。
2. 制定条件偏好列表 :每个

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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