基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法

余谦; 王先甲

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基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法

更新时间：2021-04-02

- 基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法
- Evolutionary Algorithm for Solving Nash Equilibrium Based on Particle Swarm Optimization
- 武汉大学学报（理学版） 2006年第1期页码：25-29
- 作者机构：
  
  1. 武汉大学系统工程研究所
  2. 武汉大学系统工程研究所,湖北,武汉,430072
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（60574071）;国家社会科学基金资助项目（05CJY019）
- DOI：
  中图分类号： O225
- 纸质出版日期：2006-01-01，
- 稿件说明：
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[1]余谦,王先甲.基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法[J].武汉大学学报(理学版),2006(01):25-29.

YU QIAN, WANG XIANJIA. Evolutionary Algorithm for Solving Nash Equilibrium Based on Particle Swarm Optimization. [J]. 2006, (1): 25-29.
[1]余谦,王先甲.基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法[J].武汉大学学报(理学版),2006(01):25-29. DOI：

YU QIAN, WANG XIANJIA. Evolutionary Algorithm for Solving Nash Equilibrium Based on Particle Swarm Optimization. [J]. 2006, (1): 25-29. DOI：

摘要

基于粒子群优化方法从群智能的角度建立了博弈的演化模型

为求解有限n人非合作博弈的纳什均衡设计了一种粒子群优化算法.通过随机初始点的可行化以及对迭代步长的控制

保证粒子群在算法的迭代过程中始终保持在博弈的可行策略空间内

避免了在随机搜索中产生无效的粒子

因此提高了粒子群优化算法求解纳什均衡的计算性能.给出了算法的数值例子并分析了该算法的计算性能

通过粒子群算法与遗传算法的比较显示了粒子群算法求解博弈纳什均衡解的高效性.

Abstract

From the view of Swarm Intelligence Theory

an evolutionary model based on the method of Particle Swarm Optimization（PSO） is presented

and the PSO algorithm for solving the Nash equilibriums for n persons’ non-cooperative game is proposed.In addition

the compute performance of the PSO algorithm is improved by setting the initial particle swarm in the feasible strategy space and controlling the iterative step lengths.Finally

we give numerical examples and the performance analyses of the algorithm.Comparing with the genetic algorithm

we show that the PSO algorithm is effective and practical for solving Nash equilibrium.

关键词

粒子群优化算法非合作博弈纳什均衡演化博弈

Keywords

particle swarm optimizationnon-cooperative gameNash equilibriumevolutionary game

references

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