64、非合作博弈论:概念、策略与应用

非合作博弈论:概念、策略与应用

在多智能体环境中进行决策时,博弈论起着至关重要的作用。本文将深入探讨非合作博弈论的关键概念、分析技术以及相关应用。

1. 约定与沟通在合作中的作用

在进行联合活动之前,采用约定是一种有效的协调方式。约定是对联合计划选择的一种约束,例如“坚守球场自己一侧”的约定能排除某些计划,使双方都选择特定计划。在道路行驶中,“靠右行驶”或“靠左行驶”的约定能解决车辆碰撞问题。在人类语言发展中,重要的不是个人说哪种语言,而是社区成员都说同一种语言。当约定广泛传播时,就形成了社会法则。

若没有约定,智能体可以通过沟通来达成对可行联合计划的共识。例如,网球运动员通过呼喊“我的!”或“你的!”来表明偏好的联合计划,也可以通过执行计划的第一部分来传达信息。这种协调方式被称为计划识别,当一个智能体的单个动作或短序列动作足以让另一个智能体明确联合计划时,该方法有效。

2. 单步博弈:标准型博弈

标准型博弈是一种所有玩家同时行动,游戏结果基于所选行动组合的博弈模型。其由三个要素定义:
- 玩家 :进行决策的智能体,常见的有两人博弈,也有多玩家博弈。
- 行动 :玩家可选择的动作,玩家的行动集可能相同也可能不同。
- 收益函数 :为每个玩家在所有玩家的行动组合下提供效用。对于两人博弈,收益函数可用矩阵表示,每个单元格标注了两个玩家的收益。

以两指猜拳游戏为例,两个玩家O和E同时展示一根或两根手指。若手指总数为奇数,O从E处获得相应金额;若为偶数,E从O处获得相应金额。其收益矩

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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