發(fā)布時(shí)間：2018-07-03 06:36

  本文選題：獎(jiǎng)懲并舉策略 + 控制網(wǎng)絡(luò)演化博弈　； 參考：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)》2017年18期

【摘要】：以矩陣半張量積為基本工具研究了基于獎(jiǎng)懲并舉策略的智豬控制網(wǎng)絡(luò)演化博弈的動(dòng)態(tài)過(guò)程.分析了演化過(guò)程全局收斂到全合作的均衡狀態(tài)的充要條件并設(shè)計(jì)出了相應(yīng)的控制序列,給出了在一系列控制下使得演化動(dòng)態(tài)達(dá)到全合作的初始狀態(tài)的選取方法,簡(jiǎn)單討論了獎(jiǎng)懲因子對(duì)最終合作水平的影響.
[Abstract]:Taking matrix semi-tensor product as the basic tool, the dynamic process of the evolutionary game of intelligent pig control network based on the strategy of rewards and punishment is studied. In this paper, the necessary and sufficient conditions for the evolution process to converge globally to the equilibrium state of full cooperation are analyzed, and the corresponding control sequences are designed. The method of selecting the initial state of the evolution dynamic to the full cooperation under a series of controls is given. The effect of rewards and punishment factors on the final level of cooperation is briefly discussed.
【作者單位】： 聊城大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11301247) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2012AL06)
【分類號(hào)】：O225

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本文編號(hào)：2092759