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动态博弈存在信息不全的情况。

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简介:
这份关于了解不完全信息动态博弈的课件,具有极高的价值和重要性!

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    本研究探讨了参与者信息不对称条件下的策略选择与演化,分析了在不确定性环境中各方如何通过互动调整策略以达成最优结果。 了解不完全信息动态博弈的课件内容非常有深度!
  • 完美- Vue中集成KindEditor富文本实例代码
    优质
    本篇文章探讨了在Vue项目中如何处理不完美信息动态博弈的问题,并提供了将KindEditor富文本编辑器成功集成到Vue应用中的详细步骤和示例代码。通过实践分享,帮助开发者解决实际开发过程中遇到的具体挑战。 6.1 不完美信息动态博弈 6.1.1 概念和例子 这一部分主要介绍不完美信息动态博弈的基本概念以及一些相关的实例分析。通过这些内容的学习,读者可以更好地理解在信息不对称的情况下各方参与者如何进行策略选择与互动,并且能够应用相关理论来解决实际问题中的复杂情境。
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    本研究探讨了在不确定性环境下的多主体系统中,主从博弈模型的策略稳定性与均衡的存在性问题。通过理论分析和数学建模,提出了一套证明均衡存在的条件及其算法框架,为复杂决策系统的优化提供了新视角。 在已知不确定参数变化范围的假设下,本段落研究了多主从博弈中均衡点的存在性问题。基于非合作博弈中的NS 均衡定义,我们提出了不确定性条件下多主从博弈中均衡的概念。利用Fan-Glicksberg 不动点定理证明了该类博弈存在均衡点,并通过具体算例验证了所提出方法的有效性和可行性。
  • 查看函数库中包含
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    本文章介绍了如何检查特定函数是否存在于动态链接库中及其位置的方法,帮助开发者解决编程过程中的依赖问题。 通过命令窗口查看动态库文件,可以看到DLL中的函数及变量名。
  • Android获取CPU、内和磁盘使用
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    本教程详细介绍如何在Android系统中编程获取设备的CPU使用率、内存占用状况及磁盘空间使用情况。适合开发者参考学习。 某个博主只搬运了两个小功能就收30分费用,实在让人无法接受。应用程序需要系统签名才能获取全部信息,而普通权限的应用只能访问部分信息。这种行为令人感到非常不满。
  • 规划PPT 论 算法 ACM
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    本PPT深入浅出地介绍了动态规划在博弈论算法中的应用,并为ACM竞赛选手提供了实用的学习资源和解题策略。 动态规划PPT 动态规划PPT 动态规划PPT
  • 集(包含各种算法)
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    《博弈论全集》是一部全面解析各种博弈理论与算法的专业书籍,涵盖从基础概念到高级策略的所有方面。 博弈算法全集并行算法辅助搜索机器学习剪枝算法局面描述局面评价综合论述其他文档
  • 非对抗(双矩阵)中应用-MATLAB开发
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    本项目研究并实现了一种基于MATLAB的算法,用于分析和解决非对抗博弈问题,即双矩阵博弈,利用博弈论原理优化策略选择。 博弈论是一种研究决策者之间互动行为的数学理论,在经济学、社会学以及生物学等多个领域都有广泛应用。在非对抗博弈或合作博弈(也称为非零和博弈)中,参与者可能通过协作实现共赢而非相互对立。 双矩阵博弈是其中的基本概念之一,用两个矩形矩阵来描述双方玩家的选择及其结果。在这个MATLAB开发项目中,重点在于解决此类问题。MATLAB作为一种强大的编程语言,在数值计算与科学可视化方面表现出色,因此非常适合用于进行博弈论分析。 本项目的功能包括: 1. **纯策略纳什均衡**:这是由约翰·纳什提出的概念,指在一个游戏中每个玩家选择的最佳固定策略组合,即使他们完全了解对方的决策也不会改变自己的行为。项目能够检测并输出这种平衡状态。 2. **强纳什均衡**:相比常规纳什均衡而言更加稳定,在所有参与者微调其策略的情况下仍保持不变动;利用线性不等式系统在MATLAB中寻找这一类型的结果更为方便。 3. **帕累托最优解**:表示没有任何一方通过改变当前选择能够使自己受益而不损害他人利益的状态。在这种双矩阵博弈场景下,它可能涵盖多个纳什均衡中的子集。 4. **图形展示功能**:项目可以以图像形式展现整个游戏空间和各种策略组合的收益分布情况以及平衡点位置,便于直观理解分析结果。 5. **混合策略求解器**:当纯策略纳什均衡不存在时,则需要考虑随机化选择。通过运用MATLAB优化工具箱中的线性规划方法来计算此类解决方案。 6. **基于线性规划模型的最优组合寻找**:此模型用于在满足一系列条件的前提下最大化或最小化目标函数,适用于发现使所有玩家同时获得最佳结果的战略配置。 利用上述功能集,用户可以方便地分析和解决各种双矩阵博弈问题。无论是教育、研究还是实际应用场合下,该工具都能提供极大帮助,并为深入理解和运用博弈论提供了实践平台。对于希望探索并使用博弈理论的MATLAB使用者而言,这是一个非常有价值的资源。
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