15、多议题谈判的博弈论与启发式方法解析

多议题谈判的博弈论与启发式方法解析

在谈判场景中,单议题谈判和多议题谈判存在显著差异,多议题谈判可以采用多种不同的程序进行,而谈判结果往往与所采用的程序密切相关。

1. 多议题谈判的关键程序

多议题谈判主要有以下四种关键程序:
- 全局谈判 :谈判主体直接处理所有议题同时解决的全局问题。在非合作理论中,也被称为一揽子交易程序。在此程序中,一方给另一方的提议需明确每个议题的解决方案。
- 独立/分开谈判 :各议题的谈判完全独立,互不影响。例如,两个国家谈判时,每个议题由只关注该议题的代表解决。
- 独立实施的顺序谈判 :双方一次考虑一个议题,前一个议题达成协议后再进行下一个。顺序程序由议程和实施规则定义,议程规定议题谈判顺序,实施规则规定单个议题协议生效时间。此程序采用独立实施规则,即议题协议立即生效。
- 同步实施的顺序谈判 :与独立实施的顺序谈判类似,但议题协议需在所有后续议题都达成协议后才生效。

2. 合作模型的多议题谈判

合作模型的多议题谈判工作主要围绕提出关联上述程序结果的公理展开。相关研究包括Myerson以及Ponsati和Watson的工作,后者涵盖了所有四种程序。对于一组公理,定义了多议题谈判问题的一系列解决方案,除效率、不变性和对称性公理外,还包括:
- 同步实施议程独立性 :全局谈判和同步实施的顺序谈判达成相同协议。
- 独立实施议程独立性 :全局谈判和

基于分布式模型预测控制的个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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