14、分布式随机Stackelberg策略:防御与对抗的博弈

分布式随机Stackelberg策略:防御与对抗的博弈

1. 模型与博弈构建

1.1 防御者模型

假设有 $n$ 个目标和 $m$ 个防御者($m ≤ n$)。目标用完全图的节点表示,每个防御者在每个时间 $t$ 位于图中的一个节点。通过为从目标 $i$ 到目标 $j$ 的移动分配成本 $d_{ij}$ 来模拟防御者的受限移动性和节点间的物理距离,且移动成本可能不对称($d_{ij} ≠ d_{ji}$)。每个防御者能与其他防御者通信,以获取某个目标当前是否被其他防御者占据的信息。定义 $S_t$ 为在时间 $t$ 被防御的目标集合。

1.2 攻击者模型

攻击者的目标是通过随时间攻击一个或多个目标来成功渗透系统。如果攻击者在时间 $t$ 攻击目标 $i$,若此时目标 $i$ 没有防御者,攻击者将获得奖励 $r_i ≥ 0$;若有至少一个防御者,攻击者将支付成本 $c_i ≥ 0$。奖励和成本值防御者和攻击者都已知。
考虑两种不同信息水平的攻击者:
- 第一种攻击者能观察到所有目标被至少一个防御者占据的时间比例,但无法观察到防御者的当前位置。
- 第二种攻击者能在一系列时间 $t_1 < t_2 < · · · < t_k$ 观察到一个或多个防御者的精确位置,并基于这些观察在时间 $t > t_k$ 规划攻击策略。

1.3 博弈构建

考虑一个 Stackelberg 博弈,防御者首先选择每个目标被至少一个防御者占据的时间比例。攻击者观察到所选的时间比例后,决定是攻击特定目标还是不攻击任何目标。攻击者的目标是最大化其期望效用,定义为期望奖励减去期望检测成本。防

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其库普曼算子谱特之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模分析中的广泛适用。; 适合人群:具备一定动力系统、线代数数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取预测;④支撑高水平论文复现科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法能,并尝试改进扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活扩展。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范可维护,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资于网络分享,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!
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