有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共28页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
第36
第36卷第4期2024年4月
Vol.36No.4Apr.2024
JournalofSystemSimulation
基于不完全信息博弈的云制造群智能优化方法
张坤鹏，王艳*，纪志成
(江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122)
摘要：为解决云制造过程中云平台经营方与需求方之间的不完全信息以及相互竞争制约的关系导致制造服务难以抉择的问题，提出了一种基于不完全信息博弈模型的云制造群智能优化方法。以各自理性追求自身收益函数最大化为目标，针对需求方与云平台之间的利益竞争关系建立了基于不完全信息的静态博弈模型，并提出了需求方与云平台之间的竞争规则，通过海萨尼转换引入自然，将其转换为完全信息下的动态博弈得到贝叶斯扩展式，并证明了贝叶斯纳什均衡的存在性和唯一性。提出了一种基于高斯函数与扰动策略更新的粒子群算法对上述模型进行求解。仿真结果表明：改进算法相对其他算法有较快的收敛速度与较高的云制造系统总收益，不完全信息博弈模型能够兼顾不同类型的需求方提高云制造系统的总收益。
关键词：云制造；博弈；不完全信息；贝叶斯纳什均衡；收益函数；粒子群算法
中图分类号：TP391.9文献标志码：A文章编号：1004-731X(2024)04-0915-14
DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.22-1500
引用格式:张坤鹏,王艳,纪志成.基于不完全信息博弈的云制造群智能优化方法[J].系统仿真学报,2024,36(4):915-928.
Referenceformat:ZhangKunpeng,WangYan,JiZhicheng.IntelligentOptimizationMethodofCloudManufacturingSwarmBasedonIncompleteInformationGame[J].JournalofSystemSimulation,2024,36(4):915-928.
IntelligentOptimizationMethodofCloudManufacturingSwarmBasedonIncompleteInformationGame
ZhangKunpeng,WangYan*,JiZhicheng
(SchoolofInternetofThingsEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China)
Abstract:Intheprocessofcloudmanufacturing,theincompleteinformationstatusandthemutualcompetitionandrestrictionrelationshipbetweencloudplatformoperatoranddemanderleadtothedifficultchoiceofmanufacturingservices.Acloudmanufacturingswarmintelligentoptimizationmethodbasedonincompleteinformationgamemodelisproposed.Astaticgamemodelbasedonincompleteinformationisestablishedfortheinterestcompetitionbetweendemand-sideandcloudplatform,withthegoalofrationallypursuingthemaximizationoftheirownrevenuefunction.Thecompetitionrulesbetweendemand-sideandcloudplatformareproposed,whichareintroducedintonaturethroughHarsanyitransformationandconvertedintoadynamicgameundercompleteinformationtoobtainBayesianextend
文档评论（0）