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基于多Agent Q学习算法的气候合作策略研究与仿真.pdf

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基于多Agent Q学习算法的气候合作策略研究与仿真.pdf

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基于多Agent Q学习算法的气候合作策略研究与仿真.pdf

文档介绍

文档介绍:多八惴ǖ钠蚝献鞑呗匝芯坑敕抡作者姓名:濮约庆指导教师:王万良教授赵燕伟教授浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江工业大学硕士学位论文年月
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作者签名:彳是乃久⒈C芸冢凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤导师签名:“学位论文版权使用授权书幻从日期:圳拢奕日期:矽·辏衷隆稳作者签名:耕灭导下,独立进行研究工作本论文不包含其他个人或业大学或其它教育机构的个人和集体,均已在文中本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒉槐C茉弧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颍瑅”
基于多八惴ǖ钠蚝献鞑呗匝芯坑敕抡摘要近年来,气候恶化已成为一个不争的事实,全球已经关注了这个问题,并试图携手共应对气候挑战。但是,气候合作其实是参与国之间为追求个体国家利益而展开的,参与的理性决定了其行为的目标是追求最大化的自身利益。因此,在气候合作中如何实现获共同目标并能使自身利益得到保障,是参与国家追求的最优策略。本文以气候合作策略研究对象,通过应用多那炕八惴ɡ捶抡嫫蚝献鞑呗灾性诓煌头B氏虏国家的最优策略问题。本文的主要创新工作如下:紫燃橙算法中博弈论博弈均衡思想,提出基于平衡的多学习算法,对于八惴ㄍü齅胶獠呗郧蠼釷值,以求解多低车淖钣帕合策略。并给出了惴ǖ睦砺刍。崩砺鄯治隽薓算法有着能够获得最优解且算法时间复杂度远低于惴ǖ挠攀啤Mü袷澜缬蜗肥笛榉抡娣治觯惴ㄓ凶藕芎玫氖樟残裕谑笛橹蠱算法收敛的最优移动步数要比法快出近丁疚亩云蚝献鞑呗晕侍饨辛搜芯浚哑蚝献鞑呗远ㄒ逦R桓龇呛献鞯亩低常⒏隽似渫蹲誓P秃统头DP汀6芯糠呛献鞫郃系统,博弈均衡策略有着其明显优势,所以本文利用基于平衡和平衡的八惴ǚ直鸲云蚝作策略进行了研究。并通过使用惴ê蚆算法对气候合作策略进行了实验仿真。由于平衡是纯策略的,如果存在最优解,平衡必能求解到其最优解,并且平衡点的求解时间复杂度低于平衡点的求解。实验仿真结果表明法比惴ㄇ蠼馄蚝献鞑呗栽诟叱头8怕氏率樟菜俣雀欤诘统头B氏虑蟮玫联合策略要比惴ǖ母H诵曰途哂锌尚判浴关键词:气候合作策略,多低常炕埃琎学习算法,博弈论浙江业大学硕十学位论文
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厂,琯篶浙江工业大学硕士学位论文甅琈,甋,,.
第禄贛胶獾亩郃八惴ㄑ芯俊第禄贜算法的气候合作策略研究与仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究工作和论文组织⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..弓浴多八惴ā璴算法仿真及结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯相关模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ā多癚学习算法的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.平衡⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一平衡集的计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ā惴ㄐ阅芊治觥算法设计目标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
第禄贛算法的气候合作策略研究与仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第缕蚝献鞑呗苑抡嫦低成杓朴胧迪帧第伦芙嵊胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..【谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....攻读学位期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯档募扑恪骸骸基于惴ǖ钠蚝献鞑呗缘姆抡娼峁治觥⒔帷仿真系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯仿真系统实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯,⒔帷!总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯;仿真系统功能模块设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯