协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解

论文摘要

考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。

论文目录

• 0 引 言
• 1 问题描述
• 2 协同免疫量子粒子群算法的设计
•   2.1 量子粒子群算法
•   2.2 协同免疫量子粒子群算法
•   2.3 协同免疫量子粒子群算法实现
•   2.4 算法性能的评价
•   2.5 协同免疫量子粒子群位置收敛性证明
•     ① 对于任意的j∈{1, 2, …, N) }, 恒有
•     ② 当|Xi （t） -pi|≥ε时, 存在j∈{1, 2, …, N}使得|Xi, j （t） -pi, j|≥ε, 此时有以下事件包含关系成立:
• 3 数值算例
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘露萍,贾文生,蔡江华

关键词: 均衡,概率浓度选择,量子粒子群算法,协同免疫量子粒子群算法

来源: 计算机应用与软件 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 贵州大学数学与统计学院

基金: 国家自然科学基金项目(11561013),人社部留学归国人员择优资助项目(人社No.[2015]192),贵州省联合基金项目(黔科联合[2014]7643),贵州大学人才引进基金项目(贵大[2014]05)

分类号: TP18;O225

页码: 203-209

总页数: 7

文件大小: 629K

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