35、博弈论与密码学的桥梁搭建

博弈论与密码学的桥梁搭建

1. 颤抖稳定性

在扩展型博弈中,关于颤抖稳定性的定义有两种扩展方式,这取决于是否也要求子博弈完美性。下面的定义不考虑子博弈完美性。

假设对于某个策略组合 $\sigma$,玩家 $P_i$ 的两个策略 $\sigma_i$ 和 $\sigma_i’$ 满足:对于所有关于 $\sigma$ 可实现的历史 $h$,都有 $\sigma_i(h) = \sigma_i’(h)$,则称这两个策略关于 $\sigma$ 产生等价的博弈过程。

定义 10 :设 $\Gamma$ 是一个扩展型博弈,$\sigma$ 是 $\Gamma$ 中的一个纳什均衡。如果存在 $\epsilon > 0$,使得对于所有的 $i$ 和所有满足 $d(\sigma_{-i}, \sigma_{-i}’) < \epsilon$ 的 $\sigma_{-i}’$,都存在一个 $\sigma_i’$ 是对 $\sigma_{-i}’$ 的最优反应,并且 $\sigma_i$ 和 $\sigma_i’$ 关于 $\sigma$ 产生等价的博弈过程,那么 $\sigma$ 关于(可实现的历史)颤抖是稳定的。

2. 密码学考量

在密码学环境中,自然需要修改博弈的处理方式和各种均衡概念的定义。以各方运行标准密码学意义上的协议为例,这一方法也可轻松扩展到更一般的场景。

2.1 基本设定

  • 安全参数 :引入一个安全参数 $k$,在游戏开始时提供给所有参与方。
  • 玩家行动 <
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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