24、最优公正选择与双边贸易机制设计

最优公正选择与双边贸易机制设计

在复杂的市场环境和图论问题中,公正选择机制和双边贸易机制的设计至关重要。本文将深入探讨这两个领域的相关内容,包括图的顶点选择机制以及双边贸易中不同交易机制的设计与优化。

图的顶点选择机制

在图论中,我们常常需要设计公正的选择机制来挑选合适的顶点。当最大出度 (d) 小于可选择的最大顶点数 (k) 时,已有的公正选择机制能提供最优的加法保证。然而,当 (d \geq k) 时,传统的非对称多数决加亚军机制会选择过多的顶点,无法直接使用。

为了解决这个问题,我们提出了一种改进的机制——非对称多数决加亚军且删除边的机制。该机制的核心思想是在运行机制之前删除一些边,以控制选择的顶点数量。具体步骤如下:
1. 计算 (r = \lfloor(n - 2)/(k - 1)\rfloor),这是需要删除的出边数量。
2. 确定要删除的边集合 (R = \sum_{u = 1}^{n - 1} \sum_{v = u + 1}^{\min{u + r, n}} {(u, v)})。
3. 构建新图 (\overline{G} = (V, E \setminus R))。
4. 对新图 (\overline{G}) 应用非对称多数决加亚军机制。

下面是该机制的算法实现:

Algorithm 4: Asymmetric plurality with runners-up and edge deletion
PD(G)
Input: Digraph G = (V, E) ∈ Gn, k ∈ {2, ..., n}
Outpu
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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