利用退火回归神经网络极值搜索算法求纳什均衡解
来源期刊：控制与决策2006年第10期
论文作者：查旭 左斌 胡云安
文章页码：1167 - 1171
关键词：非合作博弈;纳什均衡解;回归神经网络;极值搜索算法;
摘 要：针对如何解算n人非合作的动态博弈对策中的纳什均衡解问题,提出一种利用退火回归神经网络极值搜索算法解算纳什均衡解的方法.在动态博弈对策问题中,将每个竞争者视为一个代价函数,利用此算法可以使每个代价函数均收敛于其最小值,从而获得此对策的纳什均衡解.此算法不限制代价函数的具体形式,同时由于摒弃了正弦激励信号,解决了一般极值搜索算法中存在的输出量“颤动”现象和控制量来回切换问题,改善了系统的动态性能.
查旭1，左斌2，胡云安2
1. 哈尔滨工业大学深空探测中心2. 海军航空工程学院控制工程系
摘 要：针对如何解算n人非合作的动态博弈对策中的纳什均衡解问题,提出一种利用退火回归神经网络极值搜索算法解算纳什均衡解的方法.在动态博弈对策问题中,将每个竞争者视为一个代价函数,利用此算法可以使每个代价函数均收敛于其最小值,从而获得此对策的纳什均衡解.此算法不限制代价函数的具体形式,同时由于摒弃了正弦激励信号,解决了一般极值搜索算法中存在的输出量“颤动”现象和控制量来回切换问题,改善了系统的动态性能.
关键词：非合作博弈;纳什均衡解;回归神经网络;极值搜索算法;
