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具有风险、记忆的网络演化博弈的策略调控与优化

摘要第9-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 网络演化博弈理论第13-16页
    1.2 矩阵半张量积理论及应用第16-18页
    1.3 本文主要内容第18-21页
第二章 预备知识第21-31页
    2.1 矩阵半张量积的概念及基本性质第22-26页
    2.2 网络演化博弈的基本概念第26-31页
第三章 网络演化博弈避免玩家破产的控制器设计第31-53页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 具有破产风险的网络演化博弈的模型描述以及代数化第32-36页
    3.3 避免玩家破产的控制器设计第36-48页
        3.3.1 开环控制第40-43页
        3.3.2 状态反馈控制第43-48页
    3.4 数值例子第48-52页
    3.5 小结第52-53页
第四章 具有破产风险和记忆情况下的策略优化第53-81页
    4.1 引言第53页
    4.2 具有破产风险和记忆的网络演化博弈的模型描述与代数化第53-61页
        4.2.1 模型描述第54-56页
        4.2.2 博弈动态的代数化第56-61页
    4.3 具有破产风险和记忆的网络演化博弈的策略优化第61-74页
    4.4 数值例子第74-78页
    4.5 小结第78-81页
第五章 时变拓扑结构下网络演化博弈的稳定性分析第81-99页
    5.1 引言第81页
    5.2 时变拓扑结构下具有记忆的网络演化博弈的模型描述第81-85页
    5.3 时变拓扑结构下具有记忆的网络演化博弈的代数化第85-90页
    5.4 稳定性分析第90-93页
    5.5 数值例子第93-97页
    5.6 小结第97-99页
第六章 演化公共物品博弈的合作度分析与优化第99-111页
    6.1 引言第99页
    6.2 环形图上的演化公共物品博弈的模型描述及代数化第99-104页
        6.2.1 模型描述第99-101页
        6.2.2 博弈动态的代数化第101-103页
        6.2.3 博弈的控制第103-104页
    6.3 仿真结果第104-110页
    6.4 小结第110-111页
第七章 结论与展望第111-115页
    7.1 结论第111-112页
    7.2 展望第112-115页
参考文献第115-129页
致谢第129-131页
附录第131-133页
附件第133页

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