種群分化遺傳算法與多人非合作對策Nash均衡求解.pdf

1、對策論考慮在局中人利益相互制約的條件下選擇最優(yōu)策略以獲得最大收益或(和)最小損失的問題． Nash在1950年已經(jīng)證明了任何有限策略型博弈具有混合策略均衡，但是并沒有一般性地就Nash．均衡給出求解方法． 現(xiàn)有的幾種求解Nash均衡解的方法事實上針對的都是在一定條件限制下的問題，均具有其局限性: 例如，幾何圖形法針對的是(因此也只適合于)低階的矩陣對策，當(dāng)階數(shù)高于3階的時候就難以繼續(xù)使用這個直觀的方法．又如，Lemke-Hows

2、on算法是根據(jù)矩陣對策的線性規(guī)劃思想，但是對于Nash均衡這類帶有非線性的問題，處理起來便有相當(dāng)?shù)碾y度．還有其他基于梯度下降的想法加強(qiáng)支付函數(shù)條件而得的一些算法，也有類似的問題．但是現(xiàn)實問題特別是軍事對策運(yùn)用中，相應(yīng)的支付函數(shù)一般不具有上述希望的性質(zhì)，因而在很大程度上限制了應(yīng)用的范圍． 本質(zhì)上，對策論是在某種具有不確定性的條件狀態(tài)下求得盡可能確定的最優(yōu)解，而軟計算或稱智能計算是解決不確定性問題的一類有效方法；因而引入軟計算解決N