| 对策论中最优策略搜索的协同进化演化算法 |
| |
| 引用本文： | 徐锐,康立山,陈毓屏. 对策论中最优策略搜索的协同进化演化算法[J]. 计算机工程与设计, 2004, 25(11): 1966-1968,2011 |
| |
| 作者姓名： | 徐锐 康立山 陈毓屏 |
| |
| 作者单位： | 武汉大学,软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072;武汉大学,软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072;武汉大学,软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60073043,70071042,60133010) |
| |
| 摘 要： | 在对策论中，寻找最优策略是一个十分困难的问题，设计了一个协同进化的演化算法，并对此做了初步的研究和尝试。在算法中采用了决策树的编码表示方法，设计了基于决策树的杂交和变异算子，并引入了分裂算子和惩罚因子来平衡策略的复杂度和可读性。此算法应用在猜数字这个复杂的游戏上，实验结果表明该算法有效且快速。
|
| 关 键 词： | 演化算法 协同进化 猜数字 决策树 |
| 文章编号： | 1000-7024(2004)11-1966-03 |
Finding optimal strategy in game theory utilizing coevolution evolutionary algorithm |
| |
| XU Rui,KANG Li-shan,CHEN Yu-ping. Finding optimal strategy in game theory utilizing coevolution evolutionary algorithm[J]. Computer Engineering and Design, 2004, 25(11): 1966-1968,2011 |
| |
| Authors: | XU Rui KANG Li-shan CHEN Yu-ping |
| |
| Abstract: | In game theory, how to find a optimal strategy is a very difficult problem. In this work, a coevolution genetic algorithm is designed to investigate the problem. Decision tree is adopted to encode the chromosome. Crossover operator and mutate operator of decision trees is designed. The complexity and readability of stretigies through division operator and penalty factor are balanced. Applying the algorithm to a complex game of guessing digitals shows that this algorithm is effective and fast. |
| |
| Keywords: | evolutionary algorithm coevolution guessing digitals decision tree |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
