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基于深度强化学习的游戏智能引导算法 被引量:2
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作者 白天 吕璐瑶 +1 位作者 李储 何加亮 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第1期91-98,共8页
针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输... 针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能. 展开更多
关键词 深度强化学习 游戏智能体 奖励函数塑形 近端策略优化算法
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基于Wasserstein两阶段分布鲁棒的多主体多能微网合作博弈优化调度
2
作者 王波 王蔚 +2 位作者 马恒瑞 李天格 姚良忠 《电工技术学报》 北大核心 2025年第17期5553-5570,共18页
多能微网在运行过程中会受到电价以及新能源出力等多重不确定因素的影响。针对该问题,该文提出一种基于Wasserstein两阶段分布鲁棒优化的多主体多能微网合作博弈优化模型。首先,考虑多能微网和其内部产消者的互动关系,提出了“上层为多... 多能微网在运行过程中会受到电价以及新能源出力等多重不确定因素的影响。针对该问题,该文提出一种基于Wasserstein两阶段分布鲁棒优化的多主体多能微网合作博弈优化模型。首先,考虑多能微网和其内部产消者的互动关系,提出了“上层为多能微网,下层为产消者”的双层优化模型;其次,采用基于Wasserstein距离的模糊集分别构建了电价、多能微网新能源出力以及内部产消者光伏出力的不确定性模型;然后,在多主体多能微网之间,构建了考虑合作博弈和隐私保护的能源交互模型,并采用交替方向乘子法(ADMM)结合列与约束生成法(C&CG)对模型进行分布式求解;最后,基于包含三主体多能微网的系统进行算例分析,验证了该文所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 双层优化 两阶段分布鲁棒优化 多能微网 合作博弈 分布式算法
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基于混沌博弈理论的多源微波加热温度均匀性优化
3
作者 杨彪 韩泽民 +3 位作者 段绍米 黄宏彬 吴照刚 彭飞云 《材料导报》 北大核心 2025年第3期50-57,共8页
本工作研究了多源微波加热系统中材料内部整体温度均匀性的优化问题,也就是在谐振腔体存在驻波的情况下,实现温度场梯度最小的优化目标。首先,从微波频率的动态变化出发,采用热点交替的移频方法,逆转材料温域分布,实现材料间冷热点的中... 本工作研究了多源微波加热系统中材料内部整体温度均匀性的优化问题,也就是在谐振腔体存在驻波的情况下,实现温度场梯度最小的优化目标。首先,从微波频率的动态变化出发,采用热点交替的移频方法,逆转材料温域分布,实现材料间冷热点的中和,达到均匀加热的目的。然后,基于不同微波源之间的耦合程度差异,引入混沌博弈优化算法重构不同频率下各个微波源的馈入功率数值,在确保温度均匀性不变的情况下,提升材料的整体温度。最后,通过多源微波与SiC材料相互作用的仿真实例来分析加热过程,并开展对均匀性指标的有效计算。数值计算结果表明,与固定频率加热和扫频加热相比,所提出的方法均匀性分别提升了26.3%~70.2%和60.0%~62.7%,同时加热效率分别提高了2.5%~41.7%和14.2%~14.6%,能有效地改善微波加热的温度均匀性。 展开更多
关键词 微波加热 多微波源 功频协同 热点交替 混沌博弈优化算法 均匀性
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一种空中近距离多机自主博弈决策方法研究
4
作者 霍琳 王楚迪 李泽铎 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第S1期193-199,共7页
针对空中近距离多机自主博弈训练过程中对手的构建以及选择问题,本文提出一种新的自主博弈决策方法以提升决策效率及性能。主要是结合优先级虚构自博弈(priority fictitious self-play,PFSP)和多智能体近端策略优化(multi-agent proxima... 针对空中近距离多机自主博弈训练过程中对手的构建以及选择问题,本文提出一种新的自主博弈决策方法以提升决策效率及性能。主要是结合优先级虚构自博弈(priority fictitious self-play,PFSP)和多智能体近端策略优化(multi-agent proximal policy optimization,MAPPO)的方法,采用F-16模型构建了高保真的2v2空中对抗场景。通过虚拟对抗场景实施了一系列对比仿真实验,结果显示,PFSP-MAPPO算法在多智能体协同决策任务中展现出卓越的策略性能,验证了所提方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 多智能体 协同决策 博弈对抗 自主决策 强化学习 MAPPO算法
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电力-交通融合研究综述:模型、算法与关键问题 被引量:3
5
作者 杨蒙 陈玥 +2 位作者 徐潇源 王晗 魏韡 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期1-16,共16页
电动汽车数量的大幅增长显著促进了电力系统和城市交通系统的深度融合,机遇与挑战并存,电力-交通融合相关研究方兴未艾。文中首先按照时间尺度、应用条件梳理了常见的交通分配模型,并在此基础上对电力-交通系统的耦合架构与建模方法进... 电动汽车数量的大幅增长显著促进了电力系统和城市交通系统的深度融合,机遇与挑战并存,电力-交通融合相关研究方兴未艾。文中首先按照时间尺度、应用条件梳理了常见的交通分配模型,并在此基础上对电力-交通系统的耦合架构与建模方法进行归纳。进一步,针对电力-交通耦合系统研究中的非凸非线性项、多主体参与、不确定性管理等难题,总结了有效的应对算法。然后,详细阐述了电力-交通耦合系统扩展规划、经济运行、低碳运行、点对点交易、故障恢复等关键问题的研究进展。最后,从共享电动汽车、氢燃料电池汽车、移动充电站等研究对象方面和数据驱动、在线优化等研究方法方面分析与展望了未来电力-交通耦合系统的关键技术。 展开更多
关键词 电力-交通耦合系统 电动汽车 新能源 建模 算法 关键问题 博弈论
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基于Stackelberg博弈的巡检无人机路径规划 被引量:1
6
作者 仇玉宜 吴怀宇 陈洋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期29-35,共7页
为解决“到达-回避”博弈中只考虑目标位置的可到达性,而未进一步考虑最短到达路径的问题,提出了基于Stackelberg博弈和最短路径相结合的新型优化方法。将攻击者无人机到达目标点并躲避追捕过程中的最短飞行路径作为攻击者的任务奖励,... 为解决“到达-回避”博弈中只考虑目标位置的可到达性,而未进一步考虑最短到达路径的问题,提出了基于Stackelberg博弈和最短路径相结合的新型优化方法。将攻击者无人机到达目标点并躲避追捕过程中的最短飞行路径作为攻击者的任务奖励,同时将防御者无人机最短的拦截路径作为防御者的任务奖励,由此建立双方的目标收益函数。采用改进的竞争性协同进化遗传算法来求解博弈过程中的动态决策问题,更新无人机每个决策过程中的参数选择,进而得到最优策略下的飞行轨迹。仿真结果表明,所提方法在巡检无人机对抗环境下具备可行性和有效性,为现实中目标到达和躲避问题提供了全新的优化方案。 展开更多
关键词 无人机 到达-回避 STACKELBERG博弈 路径规划 竞争性协同进化遗传算法
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面向源网荷储的虚拟电厂分层优化控制 被引量:1
7
作者 李兆泽 张继红 +2 位作者 吴振奎 张自雷 何青松 《电力工程技术》 北大核心 2025年第4期177-186,共10页
氢和二氧化碳催化合成甲醇是解决氢能“制储运加用”技术难题的关键。文中建立合成甲醇的广义储能数学模型,重点设计基于源网荷储的虚拟电厂分层优化控制方案。上层广义储能配合风光出力跟踪发电计划,引入虚拟电厂和消费用户的主从博弈... 氢和二氧化碳催化合成甲醇是解决氢能“制储运加用”技术难题的关键。文中建立合成甲醇的广义储能数学模型,重点设计基于源网荷储的虚拟电厂分层优化控制方案。上层广义储能配合风光出力跟踪发电计划,引入虚拟电厂和消费用户的主从博弈理论,采用遗传算法求解不同时段电价和用户侧需求响应,减小净负荷峰谷差;下层以对外电能交易为最终保障,结合广义储能实现电能供需平衡,并采用双曲正弦余弦优化算法对源储进行求解,保证虚拟电厂低碳经济运行。最后,构建不同方案进行对比,结果表明,文中所提方案能有效促进可再生能源消纳,促进区域低碳化,提高虚拟电厂的综合运行效益。 展开更多
关键词 虚拟电厂 广义储能 STACKELBERG博弈 需求响应 阶梯式碳交易 双曲正弦余弦算法
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基于人机博弈的驾驶权接管控制策略 被引量:1
8
作者 石英魁 胡川 +1 位作者 邹建中 张希 《汽车工程》 北大核心 2025年第8期1501-1512,共12页
当前L3级别有条件自动驾驶能够在部分特定情况下独立执行驾驶任务,从而允许人类驾驶员参与驾驶无关任务,但当系统发出接管请求,如何在驾驶员状态恢复过程中实现从自动到手动驾驶的平稳过渡是当前自动驾驶应用的关键问题。本文面向L3自... 当前L3级别有条件自动驾驶能够在部分特定情况下独立执行驾驶任务,从而允许人类驾驶员参与驾驶无关任务,但当系统发出接管请求,如何在驾驶员状态恢复过程中实现从自动到手动驾驶的平稳过渡是当前自动驾驶应用的关键问题。本文面向L3自动驾驶中人类驾驶员接管控制权场景,根据系统发出接管请求后驾驶员的接管行为阶段,构建了驾驶权过渡过程中的人机非零和微分博弈框架,开发了基于单评价网络的事件触发自适应动态规划控制算法,通过求解人机双方耦合控制目标下的驾驶策略以及设计基于指数-三角优化算法的柔性控制权限转移,实现了安全、稳定的自动-手动驾驶模式切换。结果表明采用该驾驶员接管策略相比于刚性控制权切换方案时,系统能实现更理想的避障表现以及更稳定的车辆运动。 展开更多
关键词 自动驾驶 接管控制 非零和微分博弈 指数-三角优化算法
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基于Stackelberg Game诱导策略的网络调度算法 被引量:4
9
作者 魏蛟龙 胡进 +1 位作者 代文娟 邹佳宏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期135-140,共6页
首先建立了网络Stackelberg Game模型,分析了该模型下Nash均衡的存在性,给出了网络的队最优解。在网络资源管理中,引入基于Stackelberg Game的网络诱导策略,利用动态博弈和多次逐步诱导的方法,提出了一种网络由一般状态到最优运行状态... 首先建立了网络Stackelberg Game模型,分析了该模型下Nash均衡的存在性,给出了网络的队最优解。在网络资源管理中,引入基于Stackelberg Game的网络诱导策略,利用动态博弈和多次逐步诱导的方法,提出了一种网络由一般状态到最优运行状态的动态调度算法。队最优解保证了网络在最优运行状态下的稳定性。数值仿真验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 网络资源管理 诱导策略 STACKELBERG博弈 动态博弈 网络调度算法
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基于博弈论的混合粒子群的多无人机任务分配 被引量:1
10
作者 王荣杰 张亮 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期255-261,共7页
综合考虑无人机载荷上限、航迹代价、任务时间偏差和任务收益构造任务分配模型,基于博弈论提出了改进粒子群算法,以解决多无人机协同任务分配问题(MTAP)。通过实数编码、死锁修复将粒子解码为可行的任务序列,建立了粒子向量与任务序列... 综合考虑无人机载荷上限、航迹代价、任务时间偏差和任务收益构造任务分配模型,基于博弈论提出了改进粒子群算法,以解决多无人机协同任务分配问题(MTAP)。通过实数编码、死锁修复将粒子解码为可行的任务序列,建立了粒子向量与任务序列之间的映射;将群体优化的演化博弈论中的演化稳定策略引入粒子群算法,利用博弈操作得到博弈均衡点,并对标准粒子群的控制参数进行自适应调整,平衡标准粒子群算法的全局和局部搜索能力。为解决粒子易陷入局部收敛的问题,提出一种跳出局部收敛策略,对粒子的个体最佳位置向量进行改进,以达到增强社会认知的效果。实例仿真分析表明,与现有算法相比,所提算法能够有效解决多无人机同时打击场景中的任务分配问题。 展开更多
关键词 多无人机 任务分配 演化博弈 标准粒子群算法 演化稳定策略
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基于主从博弈的配电网与多微网两阶段能源管理策略
11
作者 刘佳佳 田铭兴 毛旭升 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期347-359,共13页
针对同一配电网下的多微网系统(MMG)的能源管理策略问题,提出一种基于主从博弈的配电网与多微网两阶段能源管理策略:第一阶段计及可再生能源发电出力的不确定性,构建Wasserstein分布鲁棒模型,引入虚拟储能,考虑微网间点对点(P2P)电能交... 针对同一配电网下的多微网系统(MMG)的能源管理策略问题,提出一种基于主从博弈的配电网与多微网两阶段能源管理策略:第一阶段计及可再生能源发电出力的不确定性,构建Wasserstein分布鲁棒模型,引入虚拟储能,考虑微网间点对点(P2P)电能交互,建立配电网与MMG系统的主从博弈管理策略,并采用Kriging元模型和改进的SCSO算法进行求解,实现配电网与MMG的能源协同管理;第二阶段在考虑MMG内部P2P电能交易的背景下,为最大化降低微电网运营成本,采用一种基于最大运行成本降低比例(MOCRR)分摊的共享能源价格出清与结算模型,通过ADMM算法对其进行分布式求解,有效保护多微网主体的信息安全和隐私。最后,采用算例验证所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 博弈论 微电网 能源管理 KRIGING SCSO算法
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考虑电-碳市场决策协同的园区综合能源系统双层博弈调度 被引量:1
12
作者 张玉敏 李竞锐 +3 位作者 吉兴全 吴海波 李森茂 文福拴 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第12期45-59,共15页
电力市场和碳市场独立运行,但在价格上存在传导效应。针对传统的电、碳独立市场交易机制不能充分激励多主体节能减排的问题,提出一种考虑电-碳市场决策协同的园区综合能源系统(PIES)双层博弈调度模型。首先,分析电、碳市场衔接运行的机... 电力市场和碳市场独立运行,但在价格上存在传导效应。针对传统的电、碳独立市场交易机制不能充分激励多主体节能减排的问题,提出一种考虑电-碳市场决策协同的园区综合能源系统(PIES)双层博弈调度模型。首先,分析电、碳市场衔接运行的机理,通过将碳市场离散化为与电力市场相同的交易时间尺度,进行电-碳市场决策协同机制设计。其次,在PIES内,建立PIES主从博弈优化模型,供能侧基于扩展的碳排放流(ACEF)制定考虑碳势增长率的负荷节点边际定价策略,用户跟随售能价格信号进行需求响应。在多PIES之间,基于纳什议价理论,建立多主体电-碳协同合作博弈优化模型,促进各PIES实现碳减排和降低运行成本。针对上述分布式优化问题,采用改进的交替方向乘子法(ADMM)进行求解。最后,通过实际算例验证了所提模型具有多PIES协同实现整体节能减排的作用。 展开更多
关键词 综合能源系统 碳排放 双层博弈 调度 分布式算法 电-碳市场 电力市场
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考虑服务商整合作用的多微网混合博弈双层电能交易策略 被引量:2
13
作者 员柏 吴成明 叶咏 《南方电网技术》 北大核心 2025年第3期72-86,共15页
随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂... 随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。 展开更多
关键词 电能交易策略 多微网 服务商整合 混合博弈 分段鲁棒优化 布尔-列和约束生成混合算法
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一种面向博弈场景的PPO-Dueling DQN策略优化方法
14
作者 刘鹏程 汪永伟 +2 位作者 余欣鋆 刘小虎 胡浩 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第11期2594-2599,共6页
传统的深度Q学习训练算法改进通常侧重于奖励函数的优化,相对缺少策略的自优化和收敛梯度的动态调整.本文针对该问题,在Dueling-DQN算法的基础上提出了一种混合算法PPO-Dueling DQN,该算法一方面能够使用策略梯度下降和自适应KL散度惩... 传统的深度Q学习训练算法改进通常侧重于奖励函数的优化,相对缺少策略的自优化和收敛梯度的动态调整.本文针对该问题,在Dueling-DQN算法的基础上提出了一种混合算法PPO-Dueling DQN,该算法一方面能够使用策略梯度下降和自适应KL散度惩罚机制,实现目标函数损失和值函数损失的同步更新,进而优化模型的损失函数和策略选择,另一方面能更加实时地提取博弈过程中的状态价值和动作优势,从而避免依靠单一指标进行策略更新和效能评估.通过对比实验,验证了面向网络博弈模型的PPO-Dueling DQN算法在学习能力、收敛速度和自适应效能等指标上的优化效果,并进行了关于折扣因子的参数分析以更好地评估模型效能,实验结果证明本文提出的算法相对于基准模型具有一定的性能优势. 展开更多
关键词 强化学习 深度Q网络 PPO算法 网络攻防博弈 效能评估
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基于改进遗传算法和作战实验的联合火力打击目标选择方法
15
作者 刘经德 李志强 +2 位作者 王飞 付琼莹 曹毅 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第7期33-41,共9页
针对当前计算机辅助指挥员选择联合火力打击目标能力不足的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法和自动化兵棋推演的联合火力打击目标选择方法。在根据指挥员决策意图倾向建立整体作战效能评估模型的基础上,利用历史推演数据获得具有... 针对当前计算机辅助指挥员选择联合火力打击目标能力不足的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法和自动化兵棋推演的联合火力打击目标选择方法。在根据指挥员决策意图倾向建立整体作战效能评估模型的基础上,利用历史推演数据获得具有较高质量的初始种群;对种群个体对应的作战行动方案进行自动化的并行快速推演,根据推演结果计算基于整体作战效能的个体适应度;对经典遗传算法的个体选择机制、交叉变异算子、终止条件进行改进,以更加有效地避免陷入局部最优,加快收敛速度,提升算法实用性。实验结果表明,所提出的方法具有良好的有效性和快速性,生成的目标选择方案与指挥员决策意图倾向具有较强的一致性。 展开更多
关键词 目标选择问题 决策意图倾向 作战效能 遗传算法 兵棋推演
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THGS-PID水肥一体化控制系统
16
作者 关路 李健 +2 位作者 苏海涛 祝天业 于维霖 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期567-572,共6页
首先,针对传统比例-积分-微分(PID)控制系统中存在的调节时间长、时延、滞后等问题,提出使用改进的饥饿游戏搜索(THGS)算法优化传统PID控制器的参数.其次,利用作物生长模型、土壤水分传输模型和土壤肥料传输模型进行仿真实验.结果表明,T... 首先,针对传统比例-积分-微分(PID)控制系统中存在的调节时间长、时延、滞后等问题,提出使用改进的饥饿游戏搜索(THGS)算法优化传统PID控制器的参数.其次,利用作物生长模型、土壤水分传输模型和土壤肥料传输模型进行仿真实验.结果表明,THGS算法优化的PID控制器在调节时间和起调量方面均优于其他控制器,有效提升了控制系统的性能. 展开更多
关键词 人工智能 饥饿游戏搜索算法 PID控制器 参数优化
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虚拟电厂规模化灵活资源集群优化配置
17
作者 黄蔚亮 王斐 +3 位作者 张扬 莫理莉 兰峻焜 陈皓勇 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期451-461,共11页
针对大型城市电网中灵活资源存在聚合及应用困难的问题,提出一种资源集群优化配置算法。首先,提出基于灵活资源特征及辅助服务需求的分层分区集群策略,并采用基于密度的噪声应用空间聚类算法(DBSCAN)对资源进行聚类,以资源集群参与虚拟... 针对大型城市电网中灵活资源存在聚合及应用困难的问题,提出一种资源集群优化配置算法。首先,提出基于灵活资源特征及辅助服务需求的分层分区集群策略,并采用基于密度的噪声应用空间聚类算法(DBSCAN)对资源进行聚类,以资源集群参与虚拟电厂任务;其次,根据虚拟电厂所需调节功率和资源集群容量潜力,优化配置其参与任务的时间段,实现资源利用效率和虚拟电厂运行效益的最大化;然后,引入状态势博弈理论和惩罚机制,优化时间段内资源配置确保任务过程中的稳定性和可靠性;最后,给出算例,证明该方案下虚拟电厂规模化灵活资源可高效地进行资源优化配置,算法是可行和有效的。 展开更多
关键词 虚拟电厂 博弈论 优化算法 DBSCAN算法 资源集群 惩罚机制
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基于合作博弈策略和DBO-BiLSTM-Attention的电动汽车充电桩故障预测
18
作者 陈庆斌 杨耿煌 +2 位作者 耿丽清 苏娟 尚春虎 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期163-171,共9页
针对电动汽车充电桩故障率较高的问题,提出一种基于合作博弈策略和蜣螂优化算法-双向长短期记忆网络-注意力机制(DBO-BiLSTM-Attention)的电动汽车充电桩故障预测方法。首先,通过参数统计分布处理异常值,通过均值填充处理缺失值,对处理... 针对电动汽车充电桩故障率较高的问题,提出一种基于合作博弈策略和蜣螂优化算法-双向长短期记忆网络-注意力机制(DBO-BiLSTM-Attention)的电动汽车充电桩故障预测方法。首先,通过参数统计分布处理异常值,通过均值填充处理缺失值,对处理后的数据归一化操作;其次,从不同角度出发,选取主观评价方法层次分析法、客观评价方法CRITIC权重法和机器学习算法中的随机森林依次计算特征权重,采用合作博弈策略对上述特征权重进行组合,得到新特征权重,并对参数特征矩阵进行放大;然后,分别引入蜣螂优化算法和注意力机制,搭建DBO-BiLSTM-Attention模型,在仿真实验下,所提模型训练集和测试集的准确率、F1系数分别为0.89、0.89、0.90和0.90;最后,构建相关对比实验。结果表明,相比于不进行特征放大的模型,测试集准确率和F1系数分别提高了5%和6%;相比于不采用合作博弈策略的模型,测试集准确率和F1系数分别提高了2%和3%,验证所提模型的有效性和合理性。 展开更多
关键词 充电桩 合作博弈 蜣螂优化算法 双向长短期记忆网络 注意力机制
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考虑多主体博弈的数据中心微网优化调度
19
作者 肖迁 田森 +3 位作者 李天翔 贾宏杰 乔骥 蒲天骄 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第7期663-673,共11页
数据中心(IDC)微网作为处理数据负荷的重要单元,其内部海量市场主体间呈现复杂博弈关系,获取IDC微网内不同主体的均衡策略已成为开展优化调度的关键.为此,文中提出了一种考虑多主体博弈的IDC微网优化调度方法.首先,构建IDC微网拓扑结构... 数据中心(IDC)微网作为处理数据负荷的重要单元,其内部海量市场主体间呈现复杂博弈关系,获取IDC微网内不同主体的均衡策略已成为开展优化调度的关键.为此,文中提出了一种考虑多主体博弈的IDC微网优化调度方法.首先,构建IDC微网拓扑结构,计及IDC电热耦合特性与数据负荷差异化特性,建立其内部IDC及各类能量转换设备的数学模型.其次,充分分析IDC微网内供应商、服务商、用户利益诉求,建立了兼顾各主体运行收益的IDC微网优化调度模型.在此基础上,为提升多主体博弈计算的精度和速度,基于Nash均衡原理重构各主体的目标函数,并将多主体目标函数整合为单目标函数,从而提出一种分级式博弈求解算法.然后,为量化所提算法的计算精度,构建了基于1-范数的算法精度评估指标.最后,通过仿真验证得出以下结论:与传统无博弈模型相比,所提优化调度模型考虑了IDC微网内供应商、服务商、用户间的博弈互动,提升了各主体的运行收益;与传统多主体博弈求解算法相比,所提算法重构并整合各主体目标函数,减少了IDC微网62.1%以上的计算误差,缩短了9.8%以上的计算时间. 展开更多
关键词 数据中心微网 优化调度 多主体博弈 博弈求解算法
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基于动态势博弈的边缘算力网络任务调度算法
20
作者 张晶 关建峰 +1 位作者 刘科显 申奥 《电子学报》 北大核心 2025年第1期221-237,共17页
随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日... 随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日益增长的计算需求,成为当前网络领域研究的一项重要新课题.边缘算力网络集中在网络边缘,在靠近数据源的位置,将异构的计算资源和网络资源结合起来,通过资源感知、服务定位、任务调度等来提高资源利用率和任务执行效率,在保持低延迟和低成本的同时,实现对分布式计算资源的最优配置.边缘算力网络通常采用分布式的任务调度方式,各节点基于局部范围内的信息进行本地决策,具有决策时间短、能有效缓解中心控制器计算和通信压力等优势.然而,信息的局部、不对称特征限制了分布式任务调度的全局优化性能,导致计算任务的覆盖率无法得到保障.本文以边缘算力网络分布式任务调度为核心,依托博弈理论及多目标优化方法,设计基于最佳动态响应的分布式任务调度算法,引入两跳范围内的通信和共识消除机制,在最小化交互开销和决策延迟的情况下,最大限度地提升了分布式任务调度的任务覆盖率,实现向纳什均衡点的收敛;将两跳范围内的共识消除作为优化目标之一,建立基于分布式决策优化性和一致性双目标的动态势博弈模型,通过理论推导证明了局部决策和全局决策的渐进等价性,为纳什均衡的存在性及分布式任务调度的收敛性提供了有效的理论依据;最后,通过仿真与经典分布式决策算法和全局最优解进行了对比,验证了所提出算法的有效性和优化收益. 展开更多
关键词 边缘算力网络 任务调度 拍卖算法 动态势博弈 分布式决策
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