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用遗传算法对局域信息争当少数者博弈模型演化
1
作者
杨伟松
《江西科技师范大学学报》
2019年第6期99-100,110,共3页
本文设计了两种不同的局域信息争当少数者博弈模型的演化模型,分别用均匀交叉与变长度的遗传算法对模型经纪人的策略进行优化。通过数值模拟发现采用均匀交叉的遗传算法可以使模型某方人数的约化方差迅速下降,系统功能得到改善;而采用...
本文设计了两种不同的局域信息争当少数者博弈模型的演化模型,分别用均匀交叉与变长度的遗传算法对模型经纪人的策略进行优化。通过数值模拟发现采用均匀交叉的遗传算法可以使模型某方人数的约化方差迅速下降,系统功能得到改善;而采用变长度的遗传算法则使模型某方人数的约化方差开始下降而后进入振荡模式,同时经纪人的局域信息策略长度分布趋向于以短长度策略为主的近似稳态自组织分布形式。
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关键词
局域信息争当少数者博弈
均匀交叉遗传算法
变长度
遗传算法
演化
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职称材料
题名
用遗传算法对局域信息争当少数者博弈模型演化
1
作者
杨伟松
机构
江西科技师范大学通信与电子学院
出处
《江西科技师范大学学报》
2019年第6期99-100,110,共3页
基金
江西科技师范大学博士科研启动基金项目(140.1599)
文摘
本文设计了两种不同的局域信息争当少数者博弈模型的演化模型,分别用均匀交叉与变长度的遗传算法对模型经纪人的策略进行优化。通过数值模拟发现采用均匀交叉的遗传算法可以使模型某方人数的约化方差迅速下降,系统功能得到改善;而采用变长度的遗传算法则使模型某方人数的约化方差开始下降而后进入振荡模式,同时经纪人的局域信息策略长度分布趋向于以短长度策略为主的近似稳态自组织分布形式。
关键词
局域信息争当少数者博弈
均匀交叉遗传算法
变长度
遗传算法
演化
Keywords
local information minority game
uniform crossover genetic algorithm
variable length genetic algorithm
evolution
分类号
O59 [理学—应用物理]
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作者
出处
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1
用遗传算法对局域信息争当少数者博弈模型演化
杨伟松
《江西科技师范大学学报》
2019
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