N人合作博弈解的目标规划模型与应用
28 浏览量
更新于2024-09-04
5
收藏 268KB PDF 举报
"N人合作博弈解的目标规划方法"
在N人合作博弈中,研究合作收益的分配是关键所在。这篇由台双良和翟凤勇撰写的论文,探讨了各种合作博弈解的局限性,特别是在实际应用中的问题。作者们引入了一个新的概念——非合作优势,这为解决合作博弈中的分配问题提供了新的视角。他们提出了一种基于目标规划的方法来确定合作博弈的解,这种方法相比传统解概念,更符合实际情境,具有更高的适应性和操作性。
博弈论在多个学科中都有广泛的应用,包括管理科学、经济学和社会学等。非合作博弈一直是研究的焦点,但合作博弈同样重要,尤其是在现代社会,合作行为日益增多。合作博弈的数学模型和解概念由多个学科交叉启发,如运筹学、决策论和经济学。其中,Shapley值、稳定集、核和核心是合作博弈解的主要概念,它们从不同的公理出发,但可能导出不同的分配结果,这给实际应用带来了困难。
Shapley值被认为是合作博弈中最重要的解概念之一,由Shapley在1953年提出,它考虑了每个参与者对联盟价值的边际贡献。然而,不同解概念的不一致性,以及可能出现的空解集,使得在实际问题中选择合适的解概念成为一个挑战。
为了解决这个问题,论文提出了非合作优势的概念,通过目标规划的方法来确定合作博弈的合理分配。这种方法的优点在于,它更注重实际操作性和实用性,能够更好地适应复杂多变的现实环境。通过目标规划,可以设定和优化分配的目标,使得合作博弈的解更符合实际情境下的公平和效率要求。
这篇论文对合作博弈解的概念进行了深入探讨,提出的新方法有望为解决实际合作问题提供更具操作性的工具。对于决策者和研究者来说,理解和应用这种目标规划方法,可以更有效地处理多人合作中的利益分配问题,推动合作博弈在实际决策中的应用。
2021-02-23 上传
2018-04-08 上传
2021-06-01 上传
点击了解资源详情
2021-09-30 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38674627
- 粉丝: 2
- 资源: 925
最新资源
- 深入浅出:自定义 Grunt 任务的实践指南
- 网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析
- multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术
- C++商品交易系统实习项目详细要求
- macOS系统Python模块whl包安装教程
- 掌握fullstackJS:构建React框架与快速开发应用
- React-Purify: 实现React组件纯净方法的工具介绍
- deck.js:构建现代HTML演示的JavaScript库
- nunn:现代C++17实现的机器学习库开源项目
- Python安装包 Acquisition-4.12-cp35-cp35m-win_amd64.whl.zip 使用说明
- Amaranthus-tuberculatus基因组分析脚本集
- Ubuntu 12.04下Realtek RTL8821AE驱动的向后移植指南
- 掌握Jest环境下的最新jsdom功能
- CAGI Toolkit:开源Asterisk PBX的AGI应用开发
- MyDropDemo: 体验QGraphicsView的拖放功能
- 远程FPGA平台上的Quartus II17.1 LCD色块闪烁现象解析