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题名基于增强型差分进化算法求解广义Nash均衡问题
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作者
王凯
贾文生
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州大学贵州省博弈决策与控制系统重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1794-1800,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(12061020)
贵州省优秀青年科技人才资助项目(20215640)。
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文摘
针对经典数学方法求解广义Nash均衡问题依赖初始点选择、可微性条件较高、问题转换有信息损耗以及元启发式算法性能不足的问题,利用Nikaido-Isoda函数提出增强型差分进化算法直接对广义Nash均衡问题进行求解。首先,为改善差分进化算法多样性和收敛速度的不足,引入Tent混沌映射、自适应系数以及黏菌算法的思想设计一种增强型差分进化算法,并给出了算法收敛性的理论证明。其次,利用Nikaido-Isoda函数定义了一种占优策略和相对适应度函数,从而实现差分进化算法中种群变异和选择的改进。最后,不同维度的算例结果显示,算法成功求解出问题的广义Nash均衡。因此,该方法求解广义Nash均衡问题不依赖初始点选择和可微性,不存在问题转换损耗问题信息,具有一定的优势和有效性。
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关键词
广义Nash均衡
Nikaido-Isoda函数
双模式变异
占优策略
元启发式算法
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Keywords
generalized Nash equilibrium
Nikaido-Isoda function
bimodal variants
dominance strategies
meta-heuristic algorithms
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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