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协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解 被引量:9
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作者 刘露萍 贾文生 蔡江华 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期203-209,共7页
考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说... 考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。 展开更多
关键词 NASH均衡 概率浓度选择 量子粒子群算法 协同免疫量子粒子群算法
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