14、平滑博弈中的稳健无政府价格边界

平滑博弈中的稳健无政府价格边界

1. 无政府价格(POA)边界证明的四步方法

在博弈论中,无政府价格(Price of Anarchy, POA)用于衡量博弈中均衡状态下的社会成本与最优状态下社会成本的比率。对于具有仿射成本函数的原子自私路由网络,其POA至多为5/2,证明过程包含以下四个关键步骤:
1. 利用均衡条件界定个体成本 :给定任意纯纳什均衡(PNE)(s),对于每个参与者(i),以最优结果(s^ )为假设偏差,根据均衡假设得到不等式(C_i(s) \leq C_i(s^ i, s {-i}))。这里的偏差(s^ )与PNE (s)的选择无关,且在整个证明过程中,PNE假设仅在此处使用。
2.
累加不等式界定总均衡成本 :将上述(k)个界定个体均衡成本的不等式对所有参与者求和。得到的不等式(12.9)左边是PNE (s)的成本,右边是一个关于(s)和(s^ )的复杂纠缠函数。
3. 关联纠缠项与均衡和最优成本 :这是最困难的一步,需要将上一步得到的纠缠项(\sum_{i=1}^{k} C_i(s^ i, s {-i}))与我们关心的两个量——(s)和(s^ )的成本联系起来。具体而言,不等式(12.10)证明了该纠缠项的上界为(\frac{5}{3} \sum_{i=1}^{k} C_i(s^ ) + \frac{1}{3} \sum_{i=1}^{k} C_i(s))。此步骤仅涉及代数运算,与(s)作为PNE和(s^ )作为最优结

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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