13、投票博弈中的均衡模型与迭代投票机制解析

投票博弈中的均衡模型与迭代投票机制解析

1. 同时投票博弈中的均衡稳定性

在同时投票博弈里,投票模型存在一些争议。传统博弈论要求所有选民确切知晓先验分布和其他选民的均衡策略,但在一次性博弈且缺乏协调手段的情况下,选民如何达成均衡并不明确。

1.1 均衡动态过程

假设对于效用分布 D,投票概况 q0 并非均衡状态。若选民按 q0 投票且公布得分 s0,部分选民就有改变投票的动机。当所有选民对 s0 做出最佳回应时,会得到新的投票概况 q1 = h(q0),此概况可能仍非均衡,进而产生 q2 = h(q1) 等。这一过程可能收敛到某个投票概况 q = h(q )(即均衡状态),也可能发散。

1.2 均衡分类

Palfrey 和 Rosenthal 根据这种动态行为对均衡进行了分类:
- 期望稳定均衡(ESE) :存在一个凸集 I(q ),使得 q 属于 I(q ),且对于 I(q ) 中的任意 q,h(q) 比 q 更接近 q
-
全局期望稳定均衡(GESE) :当 I(q ) 为所有投票概况的集合时,满足上述 ESE 的条件。
- 期望不稳定均衡(EUE) :存在一个凸集 I(q ),使得 q 属于 I(q ),且对于 I(q ) 中的任意 q,h(q) 比 q 更远离 q
-
全局期望不稳定均衡(GEUE)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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