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联盟收益不确定下合作博弈的多目标粒子群扩展算法求解
被引量:
1
1
作者
李壮阔
陈
水
鹏
《数学的实践与认识》
北大核心
2020年第13期25-37,共13页
在传统的合作博弈求解中,通常假设联盟收益确定或者局中人对联盟收益取值意见一致.现实中,联盟收益往往不确定,局中人对联盟收益取值意见不一致,且联盟分配方案的达成通常是局中人基于个体理性与判断进行多轮谈判,互相影响、相互妥协、...
在传统的合作博弈求解中,通常假设联盟收益确定或者局中人对联盟收益取值意见一致.现实中,联盟收益往往不确定,局中人对联盟收益取值意见不一致,且联盟分配方案的达成通常是局中人基于个体理性与判断进行多轮谈判,互相影响、相互妥协、最终趋同的结果.针对这种情况,本文首先对联盟收益不确定时局中人的收益进行描述,建立合作博弈的扩展模型,再考虑局中人的理性互动与策略博弈,借鉴群智能的建模思想和求解思路,利用多目标粒子群扩展算法对模型进行求解.本文对于联盟收益不确定时合作博弈的求解提供了新的思路与方法.
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关键词
合作博弈
不确定性
谈判
多目标粒子群扩展算法
原文传递
题名
联盟收益不确定下合作博弈的多目标粒子群扩展算法求解
被引量:
1
1
作者
李壮阔
陈
水
鹏
机构
桂林电子科技大学商学院
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2020年第13期25-37,共13页
基金
广西科技计划项目(桂科AB17205004)
桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目(17YJPYSS19)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2019YCXS061)。
文摘
在传统的合作博弈求解中,通常假设联盟收益确定或者局中人对联盟收益取值意见一致.现实中,联盟收益往往不确定,局中人对联盟收益取值意见不一致,且联盟分配方案的达成通常是局中人基于个体理性与判断进行多轮谈判,互相影响、相互妥协、最终趋同的结果.针对这种情况,本文首先对联盟收益不确定时局中人的收益进行描述,建立合作博弈的扩展模型,再考虑局中人的理性互动与策略博弈,借鉴群智能的建模思想和求解思路,利用多目标粒子群扩展算法对模型进行求解.本文对于联盟收益不确定时合作博弈的求解提供了新的思路与方法.
关键词
合作博弈
不确定性
谈判
多目标粒子群扩展算法
Keywords
cooperative game
uncertainty
negotiation
muti-objective particle swarm optimization
分类号
O225 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联盟收益不确定下合作博弈的多目标粒子群扩展算法求解
李壮阔
陈
水
鹏
《数学的实践与认识》
北大核心
2020
1
原文传递
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