智能控制基博弈的控制基于博弈的控制
基于博弈论的网络安全策略研究
基于博弈论的网络安全策略研究网络安全问题是当今社会面临的一个严重挑战。
随着数字化时代的加速发展,网络威胁不断增加,使得个人、组织和国家面临着前所未有的风险。
为了应对这些威胁,我们需要制定一种基于博弈论的网络安全策略。
本文将探讨如何利用博弈论来分析和应对网络安全威胁,并介绍一些常见的网络安全策略。
博弈论是研究决策制定和策略选择的一种方法。
在网络安全领域,博弈论可以用来分析攻击者和防御者之间的策略选择和决策制定过程。
通过将网络安全问题建模为一个博弈,我们可以研究攻击者和防御者之间的相互作用和影响,以制定更加有效的网络安全策略。
网络安全博弈通常可以分为两种情境:合作和非合作博弈。
在合作博弈中,攻击者和防御者可以通过合作来达到某种目标。
例如,在合作防御策略中,不同组织可以共享安全情报,共同对抗网络攻击。
在非合作博弈中,攻击者和防御者之间没有合作的选择,每个参与者都追求自己的最佳利益。
在这种情况下,我们需要研究攻击者和防御者的最佳策略选择,以期望能够获得最大的收益。
在具体的网络安全实践中,我们可以采用以下几种网络安全策略来应对不同类型的威胁。
首先,管理访问控制是一个基本但重要的网络安全策略。
通过使用密码、身份验证和访问控制列表等手段,可以限制网络资源的访问,从而防止未经授权的用户进入系统。
其次,加密技术是保护数据隐私的重要手段。
通过使用强加密算法和密钥管理机制,可以保证数据在传输和存储过程中的安全性。
此外,监测和响应网络威胁也是一项重要的网络安全策略。
通过使用入侵检测系统和网络流量分析工具,可以及时发现并应对网络威胁,减少安全风险。
最后,持续的安全培训和意识提高是促进网络安全的关键因素。
通过教育用户和员工有关网络安全的基本知识和技能,可以提高其安全意识,减少网络威胁。
在制定网络安全策略时,我们还需要考虑到不同类型攻击者的动机和目标。
例如,黑客通常试图获取未经授权的访问权、窃取敏感信息或破坏系统功能。
然而,国家间的网络攻击可能涉及更复杂的政治和军事目标,其目的可能是获取情报、破坏关键基础设施或干扰对手国家的正常运行。
基于博弈论的多智能体协同控制若干问题研究
基于博弈论的多智能体协同控制若干问题研究随着多智能体系统的不断发展,协同控制问题已成为研究的热点之一。
而基于博弈论的多智能体协同控制在此领域中具有重要的应用价值和研究意义。
本文从多智能体系统中的博弈理论出发,探讨了在多智能体系统中应用博弈论的相关问题。
首先,本文介绍了多智能体系统中博弈理论的基本概念和应用场景,包括博弈模型、纳什均衡、演化博弈等。
然后,针对多智能体系统中的协同控制问题,提出了基于博弈论的协同控制策略。
在该策略中,智能体之间进行博弈并协商,以求得最优的控制策略。
此外,本文还研究了在多智能体系统中存在的不合作行为对控制效果的影响,提出了相应的应对策略。
最后,本文通过仿真实验验证了基于博弈论的多智能体协同控制策略的有效性和实用性。
实验结果表明,该策略能够明显提高多智能体系统的协同控制效果,并且在面对不合作行为时也能够有效地保证系统的稳定性和效率。
综上所述,基于博弈论的多智能体协同控制在现代控制领域具有广泛的应用前景和深远的研究意义。
未来研究中,应进一步深入探讨多智能体系统中博弈论的应用,提高控制效果和稳定性,推动多智能体系统的发展和应用。
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基于合作博弈论的合流区多车协调控制方法
基于合作博弈论的合流区多车协调控制方法1 引言高速公路合流区是高速公路通行的主要入口,交通需求在合流断面上骤升,其交通流相较于普通路段更加不稳定,车流量更大,同时匝道车辆与主线车辆的速度差导致比一般的交通合流情形更为复杂。
同时,在合流区上匝道路段的汇入车辆需要加速至主线最低限速才能完成合流,而提供缓冲的加速车道长度有限,驾驶员对于换道需求更为紧迫,因此合流对主线道路交通流产生的干扰更为严重,极大降低通行效率,甚至导致交通安全隐患。
随着智能网联技术的发展及在交通专业的应用,路段内车辆和道路数据能够进行共享、融合,实现车—路—云的信息共享,中央控制处理器通过对这些数据进行收集加工,经过进一步的分析计算,根据相应的算法生成区域内交通流的协同控制策略,并实时精确地将这些控制信息发送给逐个网联车,完成协同调控。
国内外对此做了大量研究,Andreas A[1]等讨论了在自动车辆进入高速公路上的减速区时控制其速度的问题,将控制问题公式化,并提供一个可以实时实现的解析的封闭形式的解决方案,得到车辆在安全约束下的最优加减速。
Wan J等[2]基于网联车中的移动群体感应技术(mobile crowdsensing,MCS)提出了一种高速公路路网情况下实时更新的交通流预测与路径选择模型算法,通过仿真证明能够实现路网全局优化。
王东柱等[3]研究了在车联网环境下,针对货车在匝道合流区运行和汇入所产生的安全隐患和冲突,以时间为控制约束条件构建了合流区车辆预警控制方法。
杨敏[4]以高速公路合流区为背景,基于车辆行驶特征建立智能网联车辆的协调控制流程,并提出了新的智能网联自动驾驶车辆冲突解脱协调方法。
罗孝羚等[5]为解决传统匝道控制造成的大量运行延误,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段模型,优化车辆依次通过冲突区域的时序和车辆轨迹的油耗。
在上述研究的基础上,本文以高速公路合流区为研究对象,构建车—路—云协同的智慧高速公路合流区协调控制框架,建立基于合作博弈论的交通冲突协调方法,实现匝道车辆安全、高效合流,为智能交通管理控方烁翔 徐良杰武汉理工大学 湖北省武汉市 430070摘 要: 在智能网联技术背景下,针对高速公路车辆合流过程中存在的安全冲突,利用合作博弈论中的夏普利值解法,提出了智能网联环境下的合流区多车协调控制方法,并利用MATLAB在不同运行场景、不同合作程度下对提出的协调控制方法进行仿真分析,验证了高速公路合流过程中车辆冲突的潜在原因和规律。
基于人工智能的智能机器人控制与协作研究
基于人工智能的智能机器人控制与协作研究智能机器人近年来得到了广泛的研究和应用,其使用人工智能技术能够在各种领域实现自主决策和执行任务的能力。
而智能机器人的控制与协作是使其能够高效完成任务的关键要素之一。
本文将基于人工智能的智能机器人控制与协作研究进行讨论和分析。
首先,智能机器人控制的核心是基于人工智能算法的决策和规划。
通过对机器人进行编程和训练,使其能够根据环境信息和任务要求进行决策,并制定相应的执行计划。
人工智能算法如强化学习(Reinforcement Learning)、深度学习(Deep Learning)等可以让机器人具备学习和适应能力,从而能够在不同场景下做出更加智能的决策。
其次,智能机器人控制还需要考虑到机器人的感知和定位能力。
机器人需要通过传感器获取周围环境的信息,并准确地定位自身在空间中的位置。
感知和定位技术的精度和稳定性直接影响到机器人的决策和执行能力。
当前常用的感知技术包括视觉感知、激光雷达感知、声音感知等,而定位技术包括全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)等。
除了单个机器人的控制,智能机器人的协作也是非常重要的研究方向之一。
机器人之间的协作能够进一步提高任务的效率和质量。
通过对机器人之间的通信和协调进行研究,可以实现多个机器人之间的任务分配和资源共享。
例如,在清洁机器人领域,多个机器人可以相互协作,分担清洁任务,提高清洁效率。
针对智能机器人的协作问题,研究者们提出了一系列的解决方案。
例如,基于机器协同控制(MCC)的方法可以实现机器人之间的信息交换和任务分配。
此外,还有基于合作博弈理论的方法,通过制定博弈规则和激励机制,使机器人之间能够合作完成任务。
在机器人控制与协作方面的研究中,还涉及到机器人与人之间的交互与合作。
人机交互的目标是实现人机融合,使机器人能够根据人的需求进行任务执行。
这方面的研究内容包括语音识别、自然语言处理、人脸识别等技术。
通过与机器人的交互,人们可以通过语音或者手势等方式与机器人进行沟通和合作,从而更加方便地完成各种任务。
基于微分博弈的可重构机器人系统最优人机交互控制
2023-11-04contents •引言•基于微分博弈的机器人控制理论•可重构机器人系统设计•最优人机交互控制策略•实验与分析•结论与展望目录01引言随着机器人技术的不断发展,人机交互已成为研究的热点之一。
为了提高机器人的智能和自主性,需要研究最优人机交互控制方法。
背景介绍通过对可重构机器人系统进行最优人机交互控制,可以提高机器人的适应性和灵活性,为未来的智能机器人发展提供重要的理论和技术支持。
意义研究背景与意义现状目前,已有许多研究机构和企业开展了可重构机器人系统的研究,并取得了一定的成果。
其中,基于微分博弈的方法是一种有效的控制方法。
挑战尽管基于微分博弈的方法已被证明是有效的,但仍然存在一些挑战,如如何处理复杂的动态环境、如何保证人机安全交互等问题。
研究现状与挑战研究内容本研究旨在研究基于微分博弈的可重构机器人系统最优人机交互控制方法,包括机器人的可重构性设计、动态环境建模、人机交互策略设计、实验验证等方面。
方法本研究采用理论建模和实验验证相结合的方法,首先对可重构机器人系统和人机交互进行建模,然后设计基于微分博弈的最优控制策略,最后通过实验验证方法的可行性和有效性。
研究内容与方法02基于微分博弈的机器人控制理论微分博弈基本理论微分博弈的定义01微分博弈是一种动态的决策理论,它研究的是在一组行为者之间进行的,具有连续时间状态和连续可微分的收益函数的动态博弈问题。
微分博弈的特点02微分博弈在处理动态决策问题上具有很大的优势,它能够处理多阶段决策问题,并考虑到时间因素对决策的影响。
微分博弈的解法03微分博弈的解法主要包括最优控制理论和动态规划理论,其中最优控制理论主要解决有限时间内的决策问题,而动态规划理论主要解决无限时间内的决策问题。
机器人控制系统的定义机器人控制系统是一种能够根据环境变化来调整自身状态的控制系统,它能够使机器人实现各种复杂的运动和操作。
机器人控制理论机器人控制系统的组成机器人控制系统主要由传感器、控制器和执行器三部分组成。
完全控制状态下的博弈论-概述说明以及解释
完全控制状态下的博弈论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述博弈论是一门研究决策制定和策略选择的数学理论,它研究的是多个参与者之间的相互作用、利益冲突和策略选择问题。
博弈论的研究对象可以是人类、政府、企业等拥有决策能力的个体或组织,它们在不同的情境下通过制定策略来达到自己的目标。
在博弈论中,我们通常关注的是参与者之间的冲突和合作,并通过数学建模和分析来解决这些问题。
博弈论可以用于分析多个领域,如经济学、政治学、社会学等,它提供了一种理论基础,使我们能够更好地理解和解决现实生活中的决策问题。
完全控制状态下的博弈论是博弈论中的一个重要分支,它假设参与者具有完全的信息和足够的能力,能够准确地预测对方的行动和决策,从而在博弈过程中能够做出最优的决策。
在这种状态下,参与者可以通过精确的计算和分析来制定优势策略,有效地掌控博弈的走向。
本文将重点讨论完全控制状态下的博弈论概念、模型和应用。
首先,我们将介绍完全控制状态下的博弈论的基本概念,包括完全信息、最优策略和纳什均衡等。
然后,我们将探讨完全控制状态下的博弈论的数学模型,包括正规形式和扩展形式。
最后,我们将分析完全控制状态下的博弈论在实际应用中的一些案例,包括经济决策、政治决策和社会决策等领域。
通过对完全控制状态下的博弈论的深入研究,我们可以更好地理解参与者之间的决策行为和相互作用,为决策制定者提供更科学、更有效的决策依据,并为未来的研究和实践提供一些有益的启示。
(Word count: 263)1.2 文章结构文章结构部分的内容应包括对整篇文章的组织和内容的概述。
在这部分中,需要说明文章的主要章节和每个章节的内容概要。
以下是可能的内容示例:文章结构:本文将从引言、正文和结论三个部分来详细介绍完全控制状态下的博弈论的相关内容。
引言部分将在第一章进行阐述,主要包括概述、文章结构和目的。
概述部分将对完全控制状态下的博弈论的基本概念进行简要介绍,以引起读者的兴趣。
多智能体系统中基于博弈论的决策策略研究
多智能体系统中基于博弈论的决策策略研究随着智能化和自动化技术的发展,多智能体系统成为了人们关注的热点之一。
多智能体系统由多个智能体组成,这些智能体可以独立地感知、决策和行动。
在这样一个系统中,不同智能体之间会产生复杂的相互作用,所以如何确定智能体的决策策略是一个非常重要的问题。
基于博弈论的决策策略研究成为了解决这一问题的一种有效手段。
博弈论是一种数学分析工具,用来描述和分析决策者之间的冲突和合作情况。
在多智能体系统中,不同的智能体之间存在着博弈关系。
每个智能体的决策都会对其他智能体的利益产生影响,因此在这种情况下,博弈论可以用来分析和优化多智能体系统的决策策略。
在多智能体系统中,协作和竞争是两种基本的决策策略。
协作策略指的是多个智能体共同合作,以实现共同的目标。
在协作过程中,智能体之间要考虑如何协调各自的行动,以达到最优的协作效果。
竞争策略则是指多个智能体之间存在着竞争关系,每个智能体都希望获得最大的利益。
在竞争过程中,智能体之间要考虑如何最大化自己的收益,同时也要注意自己的风险。
在多智能体系统中,不同的博弈模型可以应用于不同的决策场景中。
例如,合作博弈可以用来研究多个智能体之间如何共同协作,以达到最优的合作效果。
在这种情况下,可以采用合作博弈论来研究多智能体系统中智能体之间的协作关系,以及如何均分收益和成本。
反过来,在竞争性场景中,非合作博弈可能是更合适的选择。
在这种情况下,每个智能体会考虑如何最大化自己的收益,并与其他智能体竞争。
可以采用非合作博弈论来研究多智能体系统中智能体之间的竞争关系,以及如何在竞争中取得更好的结果。
针对不同的博弈场景,可以采取不同的决策方法。
例如,全博弈和背包博弈可以用来研究多智能体系统的资源分配问题;栈式博弈可以用来研究多智能体系统的安全性问题。
在这些博弈模型中,各种决策策略都有不同的适用性和效果。
除了博弈论外,强化学习和演化博弈也是多智能体系统决策策略研究中的重要工具。
基于博弈理论的新型HEV能量控制策略
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Ab t a t T e p p r p o o e e p r a h f rma a ig t e e e g fHE 【. rl e a d n h r i g p o e sa sr c : h a e r p s sa n w a p o c o n gn h n r y o V,】 mai r g r ig te d i n rc s s 1 i y v a c o e aie g me b t e h n i e a d te ee to tr t e e g n n a r g o t u o f c e tn’t o lh r tol o p r t a ewe n te e g n n h lc r moo , n i e e h m u p tc ef i n li wr u n i v h i n i s a d r d cn t W mis n,a d te ee to tr ma n an n O a u t i tb e rn e w i k n h f c n e u ig i O n e s i s o n h le r moo it i ig S C v l e wi n sa l a g h l ma ig t e e e h e t e e s o e e t e v h ce ra h ma i z t n n t i p o e s o h a i fc lp e e il e c x mi i .I h s r c s , n t e b ss o on r h n ie c n ie a i r t al v h r ao o o y c o s h p r t n o e ts p, O w d p me T e  ̄ ,n rd c t e t a x r s i n n n g h n r f h o e te o ea i fn x t S e a o t o e Ga h o i t u e mah mai le p e so sa d ma a e t e e e g o o c 3
基于博弈论的多智能体系统求解研究
基于博弈论的多智能体系统求解研究随着信息技术的快速发展和人工智能技术的逐渐成熟,多智能体系统在人类生活的各个领域中扮演着越来越重要的角色。
多智能体系统是由多个智能体组成的互动系统,每个智能体都能够感知环境和其他智能体,从中获取信息,并进行推理和决策,以实现系统的协作和优化。
在多智能体系统中,各个智能体的利益存在交叉和冲突,如何实现系统的全局最优和局部最优的平衡是一个重要的研究课题。
基于博弈论的多智能体系统求解就是一种解决这个问题的方法。
一、基于博弈论的多智能体系统求解博弈论是研究决策者之间相互作用的一种分析方法,通过分析决策者之间的利益和目标,构建相应的策略和行动模型,以解决博弈中的最优策略问题。
在多智能体系统中,各个智能体之间也存在着博弈关系,它们需要在有限的资源、信息和时间等条件下,实现自己的最优目标,同时兼顾系统整体的最优效果。
基于博弈论的多智能体系统求解,主要分为两种模型:完全信息博弈模型和不完全信息博弈模型。
完全信息博弈模型是指各个智能体都能够完全知道其他智能体的策略和行动,例如最经典的囚徒困境问题。
在这个问题中,如果两个囚犯都选择沉默,则各自都会面临较轻的惩罚;如果两个囚犯都选择供认,则各自都会面临较重的惩罚;如果一个囚犯选择沉默,另一个囚犯选择供认,则前者会面临严重的惩罚,而后者则免于惩罚。
不完全信息博弈模型是指各个智能体不能完全知道其他智能体的策略和行动,例如交易市场中的买卖问题。
在这个问题中,买方和卖方都有各自的利益和底线,但是彼此并不清楚对方的真实底线,因此需要通过市场交易来达成最终的交易结果。
在多智能体系统中,基于博弈论的求解方法主要包括两个步骤:建模和求解。
建模是指将多智能体系统的问题转化为博弈论中的博弈模型,以求解最优策略。
求解是指根据建立的博弈模型,运用博弈论的数学方法,计算出各个智能体的最优策略和最优行动,以实现系统的协作和优化。
二、应用领域和前景基于博弈论的多智能体系统求解方法逐渐在各个领域中得到了广泛应用,例如交通运输、金融投资、环境保护、机器人控制等。
基于博弈论的智能制造商与供应商协调策略分析
基于博弈论的智能制造商与供应商协调策略分析智能制造是当今制造业发展的趋势,它将生产过程全面数字化,实现智能化控制和智能化决策。
在智能制造的生产流程中,供应商和制造商之间的协调非常重要,合理的供应商和制造商协调策略可以保证生产效率和产品质量,从而提高企业的竞争力。
本文将从博弈论的角度出发,探讨智能制造商和供应商协调策略的分析和优化,以提高企业利润水平。
一、智能制造商与供应商博弈模型博弈论是研究个体在决策过程中相互影响和相互依存的数学工具。
在智能制造商和供应商的关系中,它们的博弈模型可以用博弈论来描述。
智能制造商和供应商之间的博弈模型主要包括四个元素:参与者、策略、利润和博弈规则。
具体而言,参与者包括智能制造商和供应商,策略是参与者为了最大化自己利益而做出的行动,利润则是衡量博弈结果的指标,博弈规则是参与者在博弈过程中所遵循的规则。
二、供应商和制造商的合作策略智能制造商和供应商之间的协调可以看作是一种双方利益的最大化问题。
双方都希望自己的利益得到最大化,但是在考虑到整个供应链的利润时,需要考虑到合作。
因此,在制定协调策略的过程中,需要考虑以下几点:1. 拥有相同的信息智能制造商和供应商如果要有合作,应该拥有相同的信息,这样才能更加有效地开展合作。
制造商和供应商可以通过共享信息来获得相同的信息。
2. 确定合作的意愿智能制造商和供应商在合作中要有足够的意愿和决心,这样才能更好地实现供应链的协调。
不过,如果双方在合作中遇到了与自身利益不符的局面,可能会出现矛盾,此时要在合作中加以解决。
3. 快速反应制造商和供应商之间的变化速度非常快,因此需要快速反应来适应变化。
在协调策略的制定中,双方应该考虑到这一点。
4. 建立稳定的关系制造商和供应商需要建立稳定的关系,以便在发生问题时,能够协调解决。
只有建立了稳定的关系,才能够应对突发情况。
三、博弈论的应用在博弈论中,有两类非合作博弈:纳什均衡与博弈树。
1. 纳什均衡纳什均衡是博弈论的重要概念之一,是一种非合作游戏中每个参与者根据自己的最佳利益行动的预测结果。
基于多智能体的协同博弈研究
基于多智能体的协同博弈研究随着人工智能的不断发展,多智能体系统在社会、经济、环境等方面扮演着越来越重要的角色。
在这些多智能体系统中,博弈是一种广泛研究的主题,特别是在合作博弈和竞争博弈方面。
多智能体系统中的博弈与传统的博弈不同,由于涉及到多个智能体之间的协作和竞争,必须考虑到各个智能体的主观因素、共同目标、任务分配、协调等因素。
基于多智能体的协同博弈研究面临的挑战与机遇基于多智能体的协同博弈研究,涉及到合作社会中学习、决策、沟通和协作等方面的一系列问题。
这些问题都可归纳为多智能体系统中的协同问题。
在这样的问题中,多个智能体必须联合起来完成预定的任务,并取得最佳结果。
这种联合完成任务的方式可以是合作博弈,也可以是竞争博弈。
多智能体系统中的协同问题涉及到多个智能体之间的协调、角色分配、任务分配等方面。
这些问题的解决需要涵盖多个领域,例如人工智能、博弈论、神经网络等。
在解决这些问题时,需要考虑到各种因素,并发现如何解决这些问题,使任务能够以最佳方式完成。
多智能体系统中的协同问题既是机遇,也是挑战。
一方面,成功解决这些问题将有助于提高智能体的联合能力,为我们的社会、经济、环境等方面的发展提供更大的帮助。
另一方面,多智能体系统中的协同问题非常复杂,难以解决。
解决这些问题将涉及到多个领域的合作,这需要我们不断地探索和研究。
多智能体协同博弈研究的方法和技术在多智能体协同博弈研究中,需要开发一些方法和技术来解决与合作和竞争相关的复杂问题。
这些方法和技术可以归为三大类:博弈论、人工智能和数据科学。
博弈论是研究多个智能体之间的决策和行动的学科。
在多智能体协同博弈研究中,博弈论被用来研究多个智能体之间的相互作用,以及如何合理地协调多个智能体之间的差异并提高认识。
博弈论可以帮助解决各种多智能体协同问题,例如分配问题,协调问题等。
人工智能是可以模拟人类智能的计算机程序。
在多智能体系统中,人工智能技术可以用于解决多个智能体之间的通信和协调问题。
基于博弈论的网络控制模型及稳定性分析
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b t e n g ee t i sae tk n i t c o n n t smo e .a d t ec n r ls tm n e ai g v ro s ew e a n i e a e n o a c u ti hi d 1 n h o to yse i tgrtn a i u m t r n t o k ee n si o m e a e n te b sc r lto ewe n t edy a cpoi isa d O ic t ts ew r lme t Sf r d b s d o h a i e ai n b t e h n mi l e n b e tsa e c o e g e e tte . F n l ft a n ii s i al h m y.te sa lt ft e c o e a ie c n r le u l rum n t i ew o k c n h tbi y o o p r t o to q i b i i h v i i h sn t r o .
基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法
基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法多智能体系统是由多个智能体组成的复杂系统,智能体之间通过相互通信和相互协作实现系统的目标。
在多智能体系统中,智能体可能存在不同的目标和利益,因此如何实现智能体之间的协调控制成为一个关键问题。
基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法为解决这一问题提供了一种有效的思路。
演化博弈理论是一种描述群体行为的理论,它将个体的行为与群体总体效益联系起来。
在一个演化博弈过程中,智能体通过不断地博弈和学习来调整自己的策略,以使自己的效益最大化。
在多智能体协调控制中,演化博弈理论可以用来描述智能体之间的相互作用和决策过程,从而实现整个系统的协调控制。
在基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法中,首先需要定义智能体的策略和效益函数。
策略是指智能体在面对不同情境时采取的行动方式,效益函数是评价智能体行为好坏的指标。
接下来,通过建立演化博弈模型,对智能体之间的相互作用进行建模。
在演化博弈模型中,每个智能体根据其当前的策略和效益函数选择行动,并与其他智能体进行博弈。
在每次博弈结束后,系统根据智能体的行动结果更新策略和效益函数,智能体根据更新后的策略再次选择行动。
通过不断循环博弈和策略更新,最终系统将收敛到一个稳定的状态,实现多智能体的协调控制。
基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法具有一定的优势和应用价值。
首先,该方法能够适应多智能体系统的复杂性和动态性,智能体可以通过博弈和学习来适应不断变化的环境和任务要求,提高系统的适应能力和鲁棒性。
其次,该方法能够支持智能体之间的合作和竞争,在博弈的过程中,智能体可以通过相互合作来获得更好的效益,也可以通过竞争来提升自身的竞争力。
最后,基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法可以应用于多个领域,如智能交通系统、无人机群体控制等,有着广泛的应用前景。
然而,基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法也存在一些挑战和问题。
首先,策略和效益函数的定义需要考虑系统的实际情况和目标,但是由于多智能体系统的复杂性,策略和效益函数的设计往往具有一定的难度。
控制论与博弈论的关系
控制论与博弈论的关系
控制论与博弈论是两个独立但又相互关联的理论体系,它们在多个领域中都发挥着重要作用。
控制论主要研究如何通过调整系统内部的控制机制来达到预期的目标,而博弈论则探讨在竞争或合作中参与者如何做出最优决策。
首先,控制论的核心思想是通过调节系统的输入和输出来维持系统的稳定或实现特定的目标。
在控制论中,系统通常被看作是一个由多个相互关联的部分组成的整体,这些部分通过一定的规则和机制相互作用。
控制论的目标是设计一个合适的控制策略,使得系统能够对外界干扰或内部变化做出响应,从而保持系统的稳定性和性能。
而博弈论则主要关注在竞争或合作中参与者如何做出最优决策。
博弈论认为,参与者的决策会相互影响,因此每个参与者都需要考虑其他参与者的可能行为来做出最优选择。
博弈论提供了一系列分析工具和方法,帮助参与者预测和评估不同策略的效果,并选择最优策略。
尽管控制论和博弈论看似不同,但它们在实际应用中经常相互交织。
例如,在经济学中,控制论可以用于分析货币政策的制定和实施,而博弈论则可以用于研究市场竞争和合作中的策略选择。
在工程领域,控制论可以用于设计自动化系统,而博弈论则可以用于分析多智能体系统的协同和竞争行为。
总之,控制论和博弈论是两个相互关联的理论体系,它们在不同领域中都有广泛的应用。
通过深入研究和理解这两个理论体系,我们可以更好地理解和应对复杂系统中的挑战和问题。
基于博弈论的功率控制算法
[] 赵生妹, 量子信息处理技术[ . 6 等. M】 北京: 北京邮电大 学出
版 社 ,0 9 20 . [] S i a bt: unu It lae: un m r r o. 7 hr K waaa Q atm e ev rQ at E o t o nr u C rc o r us E o. . h sS c Jn 6 2 0 ) 5 0 et nf rt r r JP y . o .p .9(0 0 34 . i oB
构造 出量 子随机行列循环移位交织器 的量子交织模型 ,对量 子交织器 的研 究是量子信息处理 的一个重要课题 ,可 以有效 改善量子编码 的纠错性能, 基于经 典交 织器 的设计模 型, 本文 设计 的量 子行 列随机循环移位交织器是一种性 能优越 的量子 交织模型 , 可用 于量子 tro码等一系列量子编码理论 , ub 量子 交织器 的实现对量子信 息处 理和 量子编码理论有非常重要 的
数表示 为:
1 博弈 论基 础
11 博弈 论基 本 概念 .
博弈 理论又可 以称为对策论 ,它最初是用来研 究决策者 在 已知信 息的情况下如何来决策 并最大化 自己的效益,并在 各个 决策 者之 间取得一个均衡 的理论 。它主要有 四个 因素组 成: 博弈者 、 策略空间、 博弈 的顺序 、 博弈 的信 息。
功率的 函数来表 示, 因此对功率控制 的求解 问题就 可以把 它转化为对某个 函数的求解。 关键词 : D WC MA; 功率控制 ; 价函数 ; 代 博弈模 型 中图分类号 : N9 95 3 文献标识码 : 文章编 号 :6 3 l3 I 0 2)10 1—2 T 2. 3 A 17 -1 12 1 0 -0 30
2020四川省公需科目(人工智能)参考答案
2020人工智能参考答案一、人工智能导论练习一:图灵与图灵测试及人工智能案例1、冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括(处理器)2、以下对强人工智能的描述不准确的是(计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为)3、当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括:(将人工智能问题视为计算问题,通过数学建模进行求解)4、以下哪个方法不属于检测人工智能的手段(中国餐馆测试)5、2016年3月15日,AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是:(李世石)6、以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分(纳什均衡博弈算法)7、AlphaGo的评估网络的设计思想源于(增强学习)8、AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是(深度卷积神经网络)9、以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。
错误10、图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。
错误练习二:人工智能发展史和案例1、AI(人工智能)的英文缩写是(Artifical Intelligence)2、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是(阿兰?图灵)3、历史上人工智能经历过几次低谷期(2次)4、下列哪部分不是专家系统的组成部分(用户)5、2017年,谷歌发起的围棋人机之战,其人工智能程序AlphaGo战胜的世界冠军是(柯洁)6、不属于人工智能的三大学派是(机会主义)7、神经网络研究属于下列(连接主义)学派8、符号主义代表人物不包括(约翰?霍普菲尔德)9、1997年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为(深蓝)。
10、AlphaGo是由谷歌(Google)旗下DeepMind公司杰米斯?哈撒比斯领衔的团队开发。
其主要工作原理是(深度学习)11、2017年,卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在(德州扑克)大赛上战胜了四位人类玩家,这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。
基于人工智能的多智能体博弈系统设计与实现
基于人工智能的多智能体博弈系统设计与实现近年来,随着人工智能技术的快速发展,多智能体博弈系统也越来越引人注目。
多智能体博弈系统是指多个智能体之间通过相互作用和协作来完成某种任务的系统。
这种系统广泛应用于自动化控制、智能交通、智能制造等领域。
本文将探讨如何基于人工智能技术设计和实现多智能体博弈系统。
一、多智能体博弈系统的背景多智能体系统最早可以追溯到20世纪60年代。
但是由于计算机处理能力和算法技术等各方面条件的限制,多智能体系统在很长一段时间内得不到广泛的应用。
随着计算机技术和人工智能技术的不断进步,多智能体系统逐渐发展成为一个独立的领域。
多智能体博弈系统具有以下几个特点:1. 多智能体之间具有一定的自主性,可以自主进行决策和行动;2. 多智能体之间具有一定的互动和合作,可以通过相互协作来完成某种任务;3. 多智能体之间具有一定的竞争和冲突,可以通过竞争和博弈来分配资源和利益。
二、多智能体博弈系统的分类根据多智能体博弈系统的特点和应用场景,可以将其分为以下几类:1. 对抗型多智能体系统:多个智能体之间进行竞争和博弈,目标是争夺资源和利益。
典型的对抗型多智能体系统包括游戏博弈、金融市场交易等;2. 合作型多智能体系统:多个智能体之间通过相互协作来完成特定的任务。
典型的合作型多智能体系统包括自主控制系统、智能制造系统等;3. 混合型多智能体系统:结合了对抗型和合作型多智能体系统的特点。
典型的混合型多智能体系统包括战略合作游戏等。
三、多智能体博弈系统的设计和实现基于人工智能技术的多智能体博弈系统设计和实现包括了以下几个核心问题:1. 智能体的建模:智能体是多智能体博弈系统的核心组成部分,需要对智能体进行建模。
智能体建模的目标是使其具有自主性、适应性和智能性,并能进行有效的互动和协作;2. 系统的建立:需要考虑多智能体之间的交互方式、通信协议等,通过组合多个智能体得到一个多智能体博弈系统;3. 策略的设计:需要设计合适的策略和算法,使得智能体能够做出正确的决策和行动;4. 系统的优化:需要考虑多种因素,优化系统的性能和效率,并满足系统的需求。
基于博弈论的多智能体覆盖控制概述
基于博弈模型的多智能体覆盖控制简述摘要:本文简述了基于博弈模型的多智能体覆盖控制问题。
多智能体覆盖控制问题又是多智能体协作控制的重要研究内容,连通与覆盖是研究多智能体连通覆盖问题的两个最基本和最重要的方面。
通过对博弈论的简介,我们综述了基于博弈的多智能体覆盖控制问题模型,并使用标准化的单位个体平均覆盖面积作为评价覆盖算法的主要性能指标,基于Nash均衡思想给出了基于博弈模型的覆盖控制算法的基本步骤等等。
最后,对未来工作做了进一步的展望。
1.多智能体覆盖控制问题的研究背景及意义多智能体系统通常由一些只具有简单功能的个体组成。
由于在信息获取、信息处理和执行能力上的局限性,这些个体往往无法胜任或难以有效地独立完成复杂任务。
但当它们有机地组合成一个系统时,会表现出一种群体智能,能更灵活地完成复杂任务。
多智能体系统具有功能性更强、鲁棒性更好、灵活度更高的优势。
多智能体系统协作控制除了涉及到人工智能技术外,还广泛涉及了生物学,社会学,经济学,心理学,组织和管理科学等其他学科的研究成果。
按照控制系统的体系结构,主要分为集中式、分布式和混合式三种。
此外,多智能体协作控制的其他课题还包括通信和协作机制的研究、冲突解决的研究及学习机制的研究等。
多智能体覆盖控制问题是多智能体协作控制的一个重要研究方向。
多智能体覆盖控制问题主要研究一群具有感知能力、计算能力和通信能力的智能体如何以自组织的方式运动,使得最终形成的网络能实现对特定环境的最大覆盖。
这些智能体相互间能协作完成数据的采集和传送,目标的检测和追踪,以及对坏境的监控等。
因此对多能体系统而言,要协作完成给定的群体任务,保持整体的连通性是非常重要的。
连通与覆盖是研究多智能体连通覆盖问题的两个最基本和最重要的方面。
关于连通与覆盖:一个系统是否连通取决于系统中每个个体的通信能力及他们的位置分布;若环境中的某个点能被系统中的至少一个智能体所感知,称该点被系统覆盖,若某个感兴趣区域内的所有点都被系统覆盖,则称该目标区域被完全覆盖。
多智能体系统控制策略的优化研究
多智能体系统控制策略的优化研究随着科技的不断发展,多智能体系统在社会生活和工业领域中的应用越来越广泛。
多智能体系统是指由多个独立决策的实体通过协作来实现共同目标的系统。
在这个过程中,各个智能体之间需要交换信息、传递任务等,因此,多智能体系统的控制策略就显得尤为重要。
目前,多智能体系统中的控制策略主要包括集中式控制、分布式控制和混合式控制。
其中集中式控制是将所有智能体的信息汇总到一个中心进行决策,这种方法简单易行,但是存在单点故障的问题,失效会导致整个系统崩溃。
因此,分布式控制成为了一种更为可靠的控制策略,它将控制决策分散到每个智能体中进行,能够提高系统的鲁棒性和可扩展性。
但分布式控制也存在一些问题,例如需要更高的计算和通信开销,需要更细致的协调和调节,所以分布式控制的优化成为了多智能体系统研究中的一个重要课题。
目前,对于多智能体系统控制策略的研究主要集中在以下几个方面:1. 分布式控制仿真分布式控制算法的设计和实现需要对系统网络拓扑、控制目标以及各个智能体之间的互动等进行建模和仿真。
因此,在多智能体系统中,分布式控制仿真是非常重要的一步。
目前,已经有很多开源的多智能体仿真工具,例如MADLIB(Multi-Agent Distributed Library)、 Repast 和 P2P-Sim等,这些工具支持多种网络拓扑结构,可以快速构建多智能体系统的模型,并进行各种仿真实验。
2. 自适应控制自适应控制算法可以根据系统的状态和环境改变自身的决策策略,从而适应不同的应用场景。
这种方法通常会利用学习算法,例如强化学习、深度强化学习和演化算法等,来快速学习和适应环境变化。
然而,自适应控制算法的实现需要对学习参数、学习速率以及评估函数等进行细致的调节。
3. 博弈理论博弈理论在多智能体系统中得到了广泛的应用,可以用来研究智能体之间的互动和决策过程。
例如,合作博弈会研究多个智能体如何协作共同达成目标,对抗博弈则研究多个智能体如何在竞争中优化决策。
基于仿真博弈系统的指挥控制智能化发展设想
火力与指挥控制Fire Control & Command Control 第44卷第7期2019年7月Vol. 44,No. 7Jul, 2019文章编号:1002-0640( 2019)07-0007-04基于仿真博弈系统的指挥控制智能化发展设想**收稿日期:2018-07-08修回日期:2018-08-01*基金项目:“十三五”装备发展预先研究课题基金资助项目作者简介:金欣(1981-),男,江苏南京人,博士,高级工程师。
研究方向:指挥控制技术。
金欣I,刘松毅2(1.信息系统工程重点实验室,南京电子工程研究所,南京210007;2.中国卫星发射测控系统部,北京100011)摘要:继AlphaGo 战胜人类围棋手之后,“阿尔法”再次战胜人类飞行员让人们看到了指挥控制智能化的曙 光。
然而和平时期,联合作战指挥,尤其是战役级指挥的训练数据十分有限,这为机器学习带来了难题。
从AlphaGo 和美军“深绿”、“阿尔法”中得到启示,提出通过打造逼真的模拟战争游戏,积累训练数据,用于机器学习,从而提升 指挥控制智能化水平的思路,对指挥控制技术研究具有一定的指导意义。
关键词:仿真博弈,指挥控制,人工智能,战争游戏,机器学习中图分类号:E211;TJ01文献标识码:A DOI : 10.3969/j.issn. 1002-0640.2019.07.002弓I 用格式:金欣,刘松毅.基于仿真博弈系统的指挥控制智能化发展设想[J].火力与指挥控制,2019,44(7):7-10.Development of Intelligent Command and ControlBased on Simulation Game SystemJIN Xin'.LIU Song-疔(l.Key Laboratory of Information Systems Engineering , Nanjing Electronic Engineering Institute , Nanjing 210007, C/iina;I.China Satellite Launch Measurement and Control System Department , Beijing 100011, China )Abstract :Following AlphaGo *s victory , "ALPHA" once again beat human pilots, bringing hopeof intelligent command and control. However, in peacetime , training data of military operationalcommand and control is of limitation, causing problems for machine learning. Inspired from AlphaGo , Deep Green and ALPHA , a method is proposed to develop high fidelity simulated war game system soas to accumulate training data for machine learning, as a possible way to realize intelligent commandand control , with guiding significance to command and control technology development.Key words : simulation game ,command and control , artificial intelligence, war game ,machine learning Citation format : JIN X,LIU S.Development of intelligent command and control based on simulationgame system [J].Fire Control & Command Control,2019,44(7):7-10.0引百在2016年之前,指挥控制工程领域对发展智 能化还保持着相对谨慎的态度,这多半是与早些年专家系统等传统AI 技术的兴衰有关。
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智能控制基于博弈的控制基博弈的控制吴建设绪论1、博弈与智能的关系2、博弈与控制3、博弈论简介1、博弈与智能的关系博弈与智能的关系Á博弈需要智能À博弈的过程需要智能À博弈的结果体现出智能À博弈的策略是智能的载体À传统人工智能的研究内容À机器学习* 神经网络计算粗糙集À进化计算*À模糊集* 粒度计算*À专家系统多智能体理论,等等1、博弈与智能的关系博弈与智能的关系美新墨大学的书Á美国新墨西哥大学Geoge F. Luger的书:Artificial Intelligence: structures and strategies for complex problem solving. 对《人工智能》研究范围的定义:对人智能究范围的定义人智能研究者们研究的问题和方法的集合人工智能研究者们研究的问题和方法的集合Á最新的研究动态:博弈成为人工智能研究的热点IEEE Computational Intelligence Society新创期刊IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games博弈与控制2、博弈与控制Á人工智能的发展离不开博弈神经网络——生物的神经系统——神经控制系统À神经网络生物的神经系统神经控制系统À进化计算——生物的进化现象——进化控制系统免疫计算生物的免疫现象免疫控制系统À免疫计算——生物的免疫现象——免疫控制系统À专家系统——专家的知识与经验——专家控制系统À博弈计算或系统——来源于生物或人类社会的博博弈计算或系统来源于生物或人类社会的博弈现象——博弈控制系统博弈论简介3、博弈论简介z 1、什么是博弈论(Game Theory)一个经典的例子:囚徒困境Prisoner’s Dilemma)个经典的例子:囚徒困境(Prisoner s Dilemma)。
D C D C D0 10 D D C -5 -50 -10P P T S C C -10 0-1 -1S T R R T>R>P>S, 2R>T+S3、博弈论简介博弈论简介Á2、囚徒困境的启示个状谁也过单改变自z(D, D)这个状态,谁也不能通过单方面改变自己的策略增加自己的收益。
因此,谁也不会主己的策略增加自己的收益因此谁也不会主动离开这个状态,即改变自己的策略为C。
z当然,这两个人可以订立攻守同盟,即合作,这时的博弈状态是(C, C)。
3、博弈论简介博弈论简介的()Á囚徒困境的启示(续)(C C)这个状态是不稳定的任何人都能z(C, C)这个状态是不稳定的,任何人都能通过单方面改变自己的策略增加自己的收益。
因此,每个人都有意愿离开这个状态,即改变自己的策略为D。
状态即改变自己的策略为z囚徒困境反映了个人理性与集体利益的矛盾。
Á2、纳什均衡假设有n个玩家(agent, player)参与博弈,假设有n个玩家(agent player)参与博弈给定其他人策略的条件下,每个玩家选择自己的最优策略(个人最优策略可能依赖于也可能不依赖于他人的战略),从而使自己效用最大化。
所有局中人策略构成一个策略组合(Strategy Profile)。
个策略组合(Strategy Profile)。
各个参与人的在某个时间点的策略的有序集称为策略组合,比如囚徒困境中的(D, 序集称为策略组合比如囚徒困境中的(D D), (C, C), (C, D)都是策略组合。
Á2、纳什均衡纳什均衡指的是这样一种策略组合,即在给纳什均衡指的是这样种策略组合即在给定策略情下,有意单改变定别人策略的情况下,没有人愿意单方面改变自己的策略,从而打破这种均衡。
纳什均衡的数学表示纳什均衡的定在博弈Á纳什均衡的定义:在博弈G=﹛S …S …u G ﹛S 1,,S n :u 1,,u n ﹜中,如果由各个博弈方的各一个策略组成的某个策论组合(**)中任博弈方i的策论策论组合(s 1*,…,s n *)中,任一博弈方i的策论s i *,都是对其余博弈方策略的组合(s 1*,…s i-1*,s i+1*,…,s n *)的最佳对策, 即*…s *)≥u …s *)u i (s 1,,s n )≥u i (s 1,,s n )对任意s i ∈S i 都成立,则称(s 1*,…,s n *)为G的一个纳什均衡。
纳什均衡的定义Á策略空间:个策略n S S L ,1Á博弈方的第个策略:Á博弈方的得益:ij i S s ∈i u i i j Á博弈:},;,{11n n u u S S G L L =纳什均衡:在博弈中,如果由各个博弈方的各一个策略组成的某个策略组合中,任一博弈方的策略都是对其余博弈方策略的组合},;,{11n n u u S S G L L =),(**n i s s L i ****L 的策略,都是对其余博弈方策略的组合的最佳对策,也即都成立则称的一个纳什均衡),...,,(11n i i i s s s s +−L ),...,,,(),...,,,(**1*1***1**1*n i ij i i i n i i i i i s s s s s u s s s s s u +−+−≥L L **对任意都成立,则称为的个纳什均衡i j i S s ∈),(n i s s L G纳什均衡的一致预测性质一致预测:如果所有博弈方都预测一个特定博弈结果会出现,所有博弈方都不会利用该预测或者这种预测能力选择与预测结果不一致的策略,即没有哪个博弈方有偏离这个预测结果的愿望,因此预测结果会成为博弈的最终结果只有纳什均衡才具有致测的性质Á只有纳什均衡才具有一致预测的性质Á一致预测性是纳什均衡的本质属性一致预测并不意味着一定能准确预测因为有多重均衡预Á一致预测并不意味着一定能准确预测,因为有多重均衡,预测不一致的可能3、纳什均衡的意义纳什均衡首先对亚当·斯密的“看不见的手的原理提出挑战。
见的手”的原理提出挑战按照斯密的理论,在市场经济中,每一个人都从利己的目的出发,而最终全社会达到利他的效果达到利他的效果。
富国论是法家所主张的经济政策,代表作为荀子的《富国》,主张通过各种经济作为荀子的《富国》主张通过各种经济手段来增加国库收入。
《富国论》:通过追求个人的自身利他常常会比想做的追求个人的自身利益,他常常会比想做的那样有那样更有效的促进社会利益。
纳什均衡的意义我“”中但是我们可以从“纳什均衡”中引出“看不见的手”原理的一个悖论:引出看不见的手原理的个悖论:从利己目的出发,结果损人不利己,既不利己也不利他利己也不利他。
从这个意义上说“纳什均衡”从这个意义上说,纳什均衡实际上动摇了西方经济学的基石。
定义:什么是博弈论z博弈论又称对策论,它使用严谨的数学模型研究冲突对抗条件下的最优决策问题、是研究竞研究冲突对抗条件下的最优决策问题是研究竞争的逻辑和规律的数学分支争的逻辑和规律的数学分支。
z简单的说,博弈论是研究决策主体在给定信息结构条件下,如何决策以使自己的效用最大化,决策主体决策的均衡以及不同决策主体之间决策的均衡。
定义:什么是博弈论定义什么是博弈论z博弈的字面意思就是赌博、下棋,赌博和下棋就是游戏了,所以也有人把博弈论叫做游戏理论。
是游戏了所以也有人把博弈论叫做游戏理论赌博和游戏常常要前方百计的应付对手所以博z赌博和游戏常常要前方百计的应付对手,所以博弈论有人也称为对策论。
4、博弈的要素4博弈的要素参Á参与人(玩家, Player, Agent)。
是博弈的参与主体,他通过选择自己的行动(策略)来使自己的收益最大化。
参与人可以是收益最大化参与人可以是自然人,企业,国家等自然人,企业,国家等。
在基于博弈的优化算法中,参与人代表算法中的某个元素。
4博弈的要素4、博弈的要素参策集z参与人的策略集。
是参与人可供选择的策略的集合是参与人可供选择的策略的集合。
比如囚徒困境中的欺骗和合作比如囚徒困境中的欺骗和合作。
z计算参与人收益的效用函数给定所有参与人的策略,通过这个效用函数计算出各个参与人的收益。
用函数计算出各个参与人的收益4博弈的要素4、博弈的要素动z行动。
参与人在博弈的某个时间点的策略变量。
4、博弈的要素4博弈的要素动z行动的顺序在动态博弈中,行动的顺序对博弈的在动态博弈中行动的顺序对博弈的结果有重要影响。
同样的策略集,行动的顺序不同,每个人的最优策略就不同,博顺序不同每个人的最优策略就不同博弈的结果就不同。
尤其在不完全信息博弈中,后行动者根据先行动者的行动来获取信息。
4、博弈的要素4博弈的要素Á信息人有关博弈的知识,特别是关于参与人有关博弈的知识特别是关于其它参与人的特征和行动的知识,以及自然的选择完美信息是指参与人对其它参与人的行动选择有准确的掌握。
4、博弈的要素4博弈的要素共z共同知识所有参与人知道每步的信息集。
所有参与人知道每一步的信息集4、博弈的要素4博弈的要素策略(战略)策略战略参与人在给定信息集情况下的行动规则,它规定参与人在什么情况下选择什么行动。
策略与行动:策略是行动的规则而不是行策略是行动的规则而不是行动本身。
在静态博弈中,策略和行动是相同的。
策略必须是完备的:必须给出参与人在每策略必须是完备的必须给出参与人在每一种可能的情况下的行动选择。
4、博弈的要素4博弈的要素收支付z收益(效用,支付)在给定的策略组合下,参与人得到的确定的效用水平,或是值参与人得到的期望效用水平。
用水平收益由收益函数来计算。
4博弈的要素4、博弈的要素z均衡指所有参与人的最优策略组合。
指所有参与人的最优策略组合。