22、社会选择与公平分配:理论、挑战与解决方案

社会选择与公平分配:理论、挑战与解决方案

在社会选择和资源分配的领域中,我们面临着诸多复杂的问题。从选民偏好的表达,到组合域中的投票问题,再到公平分配资源,每一个环节都充满了挑战。本文将深入探讨这些问题,并介绍相关的理论和解决方案。

1. 选民偏好的部分知识表达

表达选民偏好的部分知识的一种自然方式是为每个选民关联一个对备选方案的偏序。我们知道选民的偏好一定是扩展了该偏序的某个线性序。对于各种投票规则,这个问题的计算复杂度已经被确定。例如,可能获胜者问题对于包括单一可转移投票(STV)、计分规则(如博尔达计数和 k - 批准)、科普兰法、极大极小法、巴克林法和排序对法等规则来说是 NP 完全的。而必要获胜者问题,除了计分规则、极大极小法和巴克林法(这些可以在多项式时间内解决)之外,对于其他规则是 coNP 完全的。对于简单多数和反简单多数规则,这两个问题都可以在多项式时间内解决。

2. 组合域中的投票问题
2.1 组合域投票的挑战

考虑一个简单的例子,三个代理人需要就晚餐菜单达成一致。开胃菜有沙拉和牡蛎,主菜有鳟鱼和小牛肉,酒有红酒和白酒。每个代理人都有自己喜欢的菜单组合。如果采用逐个问题投票的方式,例如对每个问题使用多数规则,可能会得到一个并非最优的结果。这是因为代理人对每个问题的偏好并非独立的,例如他们对酒的偏好可能取决于开胃菜和主菜的选择。而直接对完整菜单进行投票也存在问题,当问题数量增加时,备选方案的数量会呈指数级增长,使得代理人难以对所有备选方案进行排序和交流。

2.2 偏好表示语言

为了解决组合域中偏好表示的问题,我们需要使用紧凑的偏好表示语言。以下是两种重要的语言:

基于分布式模型预测控制的多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多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)在多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,实现多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用于多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,提升对多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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