24、社会选择与投票理论前沿研究综述

社会选择与投票理论前沿研究综述

在社会选择和投票理论领域,众多学者进行了广泛而深入的研究,涵盖了从理论基础到实际应用的多个方面。本文将对相关研究成果进行梳理和分析,探讨其重要意义和应用前景。

社会选择理论基础研究

社会选择理论旨在研究如何将个体的偏好整合为集体的决策。早期的重要研究成果为后续的发展奠定了基础。

  • Arrow的贡献 :K. J. Arrow在1951年的研究《Social Choice and Individual Values》中提出了著名的阿罗不可能定理,该定理指出在某些合理的条件下,不存在一种完美的社会选择机制能够将个体偏好无矛盾地整合为集体偏好。这一理论引发了学界对社会选择机制的深入思考。
  • Gibbard - Satterthwaite定理 :A. Gibbard和M. A. Satterthwaite的研究揭示了投票方案的可操纵性问题。他们证明了在一定条件下,大多数非独裁的投票方案都可以被选民策略性地操纵,这对设计公平公正的投票机制提出了挑战。
投票规则与选举操纵

投票规则是社会选择的核心,不同的规则对选举结果和公平性有着重要影响。同时,选举操纵问题也备受关注。

  • 常见投票规则
    • Borda规则 :H. P. Young对Borda规则进行了公理化研究,该规则通过对候选人进行排序并赋予相应分数来确定选举结果。
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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