目錄
《運(yùn)籌與管理科學(xué)叢書》序
前言
第1章 預(yù)備知識(shí) 1
1.1 引言 1
1.2 Nash平衡的算法概述 4
1.3 群智能與仿生算法 6
1.3.1 粒子群優(yōu)化算法 6
1.3.2 黏菌算法 9
1.3.3 差分進(jìn)化算法 12
1.3.4 模擬退火算法 14
1.4 幾類學(xué)習(xí)機(jī)制概述 15
第2章 N人非合作有限博弈Nash平衡實(shí)現(xiàn)算法 21
2.1 引言 21
2.1.1 N人非合作有限博弈 21
2.1.2 一般N人非合作博弈 23
2.2 免疫粒子群算法求解雙矩陣博弈的Nash平衡 24
2.2.1 免疫粒子群算法的思想及其實(shí)現(xiàn)步驟 24
2.2.2 算法性能評(píng)價(jià) 26
2.2.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果 26
2.3 自適應(yīng)小生境粒子群算法求解雙矩陣博弈多重Nash平衡 29
2.3.1 自適應(yīng)小生境粒子群算法基本思想及其實(shí)現(xiàn)步驟 29
2.3.2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果 32
2.4 本章小結(jié) 34
第3章 廣義博弈Nash平衡實(shí)現(xiàn)算法 35
3.1 引言 35
3.2 廣義博弈模型和轉(zhuǎn)化 36
3.3 協(xié)同免疫量子粒子群算法求解廣義博弈Nash平衡 38
3.3.1 協(xié)同免疫量子粒子群算法思想和實(shí)現(xiàn)步驟 38
3.3.2 協(xié)同免疫量子粒子群算法性能評(píng)價(jià)和收斂性證明 40
3.3.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果 43
3.4 混沌鯨魚黏菌算法求解廣義博弈Nash平衡 46
3.4.1 鯨魚優(yōu)化算法思想和實(shí)現(xiàn)步驟 46
3.4.2 混沌鯨魚黏菌算法思想和實(shí)現(xiàn)步驟 47
3.4.3 收斂性分析及性能評(píng)價(jià) 49
3.4.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果 53
3.5 本章小結(jié) 56
第4章 主從博弈Nash平衡實(shí)現(xiàn)算法 58
4.1 引言 58
4.2 主從博弈模型 59
4.3 雙層免疫粒子群算法求解主從博弈Nash平衡 62
4.3.1 雙層免疫粒子群算法的實(shí)現(xiàn)步驟.62
4.3.2 主從博弈雙層免疫粒子群算法性能評(píng)價(jià) 64
4.3.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果 64
4.4 本章小結(jié) 69
第5章 多目標(biāo)博弈Pareto-Nash平衡實(shí)現(xiàn)算法 70
5.1 引言 70
5.2 多目標(biāo)博弈模型 71
5.2.1 多目標(biāo)集結(jié)博弈模型 72
5.2.2 基于熵權(quán)法的集結(jié)博弈模型 73
5.3 SNSGA-II求解多目標(biāo)博弈Pareto-Nash平衡 75
5.3.1 SNSGA-II的設(shè)計(jì) 75
5.3.2 性能指標(biāo) 78
5.3.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果 79
5.4 改進(jìn)差分進(jìn)化算法求解多目標(biāo)博弈Pareto-Nash平衡 88
5.4.1 ADEP算法求解單目標(biāo)博弈的Pareto-Nash平衡 88
5.4.2 改進(jìn)差分進(jìn)化算法求解多目標(biāo)多沖突博弈的Pareto-Nash平衡 95
5.5 本章小結(jié) 100
第6章 隨機(jī)博弈Nash平衡實(shí)現(xiàn)算法 102
6.1 引言 102
6.2 隨機(jī)博弈模型 103
6.3 最小化后悔值學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)隨機(jī)博弈Nash平衡 107
6.4 本章小結(jié) 118
第7章 平均場博弈均衡實(shí)現(xiàn)算法 120
7.1 引言.120
7.2 平均場博弈模型及其良定性分析 121
7.3 平均場博弈的良定性 125
7.3.1 有限理性模型與良定性 125
7.3.2 平均場博弈的有限理性模型 127
7.3.3 平均場博弈強(qiáng)良定的特征刻畫 131
7.4 短視調(diào)整過程學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)平均場博弈平穩(wěn)平均場均衡 134
7.5 本章小結(jié) 138
參考文獻(xiàn) 140