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81.
为使多用户协作超宽带系统的资源分配算法能在有效利用系统资源的同时满足用户的服务质量QoS(Quality of Service)公平性需求,在纳什议价解方法和凸优化理论基础上,将合作博弈论方法用于协作多频带超宽带系统的资源优化分配中。提出以最大化系统净效用为目标,以用户的QoS需求为公平性指标的协作超宽带系统协作伙伴选择算法和自适应功率分配算法。通过仿真与最大化系统速率(max-rate)和最大化最小用户速率(max-min)公平性算法作比较,证明了该资源分配方法在最大化系统速率和用户QoS公平性两方面有很好的折衷,适于超宽带系统。 相似文献
82.
为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。 相似文献
83.
基于演化博弈理论的有限理性交通选择行为模型 总被引:2,自引:0,他引:2
基于出行者掌握不完全的路网信息和选择行为有限理性的假设,运用演化博弈理论建立了出行者交通选择行为模型,并基于数学归纳法的思路,从理论上证明演化方法对交通选择行为分析的适用性.经证明,2条乃至n条独立路径条件下,求得的进化稳定状态与用交通分配理论和随机效用理论所得到的均衡状态完全等价. 相似文献
84.
基于摩尔奇偶型CA,提出一种结合生命游戏的演化模型.首先设置初始构型进行摩尔奇偶型规则演化,再引入生命游戏规则,按游戏规则演化;最后依此重复摩尔奇偶规则和生命游戏规则,直到演化整个元胞空间.证实在摩尔奇偶型CA的基础上,结合生命游戏在很大程度上减小了演化过程对初始构型的依赖,出现更为丰富的图元以及基于图元和演化框架的动态图案,且演化过程仍然符合摩尔奇偶型CA的演化规律.结合模型可以避免演化过度依赖初始构型以及演化过程的单调性,而且组合演化模型可以应用于图案生成,生成保持风格的规则几何纹理图案,丰富图案的生成方法. 相似文献
85.
企业价值链价值分配的优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究价值链中各企业间价值合理分配的问题,在明确企业价值链中各参与者关系的基础上,从价值分析和成本分析入手,针对价值链中各参与者的不同行为模式,对企业价值链的稳定性问题和价值链调整的合理性问题进行了分析,并给出了价值链稳定性及调整合理性的判定公式和相应经济学解释.阐述了在价值贞献和价值分配之间产生偏差的原因和几种情况,依据博弈论原理建立了价值链价值分配议价模型,模型分析表明存在唯一的子博弈完美均衡,最终可以得到一个均衡策略.研究结果为合理构建和调整企业价值链提供了理论依据. 相似文献
86.
谢东华 《西安邮电学院学报》2009,14(3):55-57
由掺杂非线性介质的一维光子晶体形成光开关,并利用传输矩阵法对其特性进行了分析。研究发现,该结构可以很好地完成光开关的功能。 相似文献
87.
研究了热中子反应堆屏蔽准确性优化设计问题.由于传统的反应堆屏蔽计算并未考虑引发裂变的中子对裂变能谱的影响,使得燃耗加深时仿真计算结果与实际情况差别较大.针对上述问题,提出从与入射中子能量相关的Maxwell谱出发,对入射中子的能量进行分群,构造出矩阵谱,然后确定了仿真计算中对裂变中子能量的抽样步骤,并在中子输运计算软件MCNP程序上进行了仿真计算.结果表明,根据矩阵谱计算得到的结果能够反映出燃耗变化对屏蔽计算的影响,能够为反应堆屏蔽设计提供更为准确的依据. 相似文献
88.
针对高校Java Web课程传统教学中出现的一些典型问题,探究了结合OBE理念和博弈论的在线教学与考核方法,将学生们的学习看成一个博弈问题,以学习成果为导向引导学生在学习过程中进行资源共享、互相帮助,从而实现合作博弈。 相似文献
89.
陕振沛 《数字社区&智能家居》2021,(8)
针对科研项目立项评审的特点,建立了基于博弈论-VIKOR法的科研项目立项评审模型。目的在于提高定性指标定量化处理的科学性,并通过具体科研项目评审实例描述该方法的运用过程。表明了该方法具有科学性、有效性与可操作性。 相似文献
90.
传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集。通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有信息进行嵌入分析,充分挖掘隐含信息,使得推荐算法更有实用意义。通过在MovieLens-100k和MovieLens-1m上设置多组对照实验表明,该改进模型不仅学习了更多信息,而且与神经协同过滤模型相比,其错误率显著减小。 相似文献