Stackelberg博弈

基于条件风险价值的合作型 Stackelberg 博弈的微网调度方案，思路还挺新鲜的。上层是零售商动态定价，下层是产消者能量优化，两边都能顾上，还挺讲究。用了CVaR来考虑风险，现实场景也能靠得住。KKT 变换之后整个模型简化成单层，求解速度提升不少，代码写得也蛮清楚的，注释走心。 零售商动态定价的leader-follower结构挺经典，跟Stackelberg 博弈搭一起，适合做微网里的分布式调度研究。你要是搞能源管理的，尤其熟点MATLAB，那这个模型蛮适合拿来改一改就能上项目。像纳什谈判分配那块，也能参考别的场景。 代码风格偏工程化，一看就是给实际系统准备的。用CVaR规避不确定性，尤

matlab逆向博弈-Reversi应用案例。探索matlab在逆向博弈中的应用场景。

小规模博弈建模的 Matlab 代码资源，挺适合想搞懂Stackelberg 博弈和Nash 均衡这类经典博弈模型的你。资源里的代码思路清晰，从模型设定、策略推导到最终求解，流程都比较完整，用起来还挺顺。是里面的一些用法，比如用fmincon求最优解，或者构建领导者-跟随者的策略组合，蛮实用的。如果你对优化感兴趣，顺带也可以看看相关的工具箱，比如动态规划、模糊控制这些，组合用会更灵活。

五、结果对比DATA PUMP EXP RMAN EXP Direct DATAPUMP-P开始时间1:04:47 1:20:09 1:33:36 20:44:41 22:02:11结束时间1:16:21 1:32:10 1:38:35 20:57:19 22:19:32总共用时12min 5min 13min 17min文件大小203M 182M 1.14G 190M 203M注：由于EXP直接路径和DataPump并行导出在测试时不是跟前三个测试在同一时间，虽然环境相同，但后两项测试时发现磁盘性能比较差，因此后两项的总耗时没有与前三项对比时间的意义，仅参考对于后两项操作的命令格式和注意事项

动态频谱接入的博弈理论，是认知无线电圈子里一个蛮有代表性的思路。它不是光讲原理，还把用户怎么抢频段、怎么做决策这些都用博弈论撸了一遍，思路挺清晰，实操意义也不小。如果你碰上频谱资源不够用的项目，或者在做频谱调度相关的研究，建议认真看看这篇论文，尤其是它里面的策略模型和仿真部分，讲得还挺透。

MATLAB代码演示了EvolutionaryGame中研究合作水平的初始代码。主程序的输入文件格式为txt，包含节点和边的信息。此外，工程还包括方格网络生成代码（Java）和斑点图生成方法（MATLAB），能够输出时序图并模拟ER、WS和SF模型的随机图。

Tamer Basar, Georges Zaccour（主编）的《动态博弈论手册》（, Springer国际出版）涵盖了动态博弈论的最新发展和应用。

主从博弈的优化算法思路挺有意思的，尤其是在共享储能和微网调度里用它来做决策模拟，感觉还蛮贴近实际场景的。代码是基于MATLAB写的，模型构建得还不错，运行效率也不低，想做类似方向的小伙伴可以拿来参考甚至二次开发。 模型里面主从两个层级分得挺清楚，主是运营商，决定电价；从是用户侧，考虑用电策略，博弈过程算是有点“你来我往”的味道，逻辑清晰，结果稳定。 要是你对博弈论、微电网优化或者储能系统调度感兴趣，这个项目蛮值得一看。建议先熟悉下博弈结构，再运行模型，这样理解起来更快。 另外还推荐几篇相关资源，也比较实用： 光伏直流微网储能系统建模和控制策略 独立运行光伏混储系统的 MPPT 控制优

大数据的迅猛发展为算法技术和数据挖掘提供了巨大的可能性。其支持者认为，这些技术可以在决策过程中消除人为偏见。然而，算法的表现高度依赖于其所使用的数据质量。数据通常并不完善，可能使算法继承以往决策者的偏见，或在某些情况下反映社会中现存的广泛偏见。此外，数据挖掘有时也会揭示意想不到的规律，但这些规律往往暗含着排他性或不平等的既有模式。 无视这些潜在问题而过度依赖数据挖掘，可能会进一步压制弱势群体在社会中的参与机会。更复杂的是，算法导致的歧视通常是无意的，很难追溯到特定程序员的有意选择。这种情况下，确定问题根源并在法院解释变得尤为困难。将从美国反歧视法的视角，特别是通过标题VII禁止就业歧视的角度，

探讨了模糊理论与神经网络结合在五子棋博弈系统中的应用。针对传统五子棋算法在处理复杂棋局时的局限性，提出了一种基于模糊神经网络的解决方案。 模糊推理与反模糊化 模糊逻辑通过隶属度函数将棋局的不确定性因素量化，并利用模糊规则进行推理。例如，可以定义“棋形优势”这一模糊概念，并制定相应的模糊规则来指导落子策略。 反模糊化则是将模糊推理的结果转化为具体的行动。常见的反模糊化方法包括系数加权平均法、重心法等。通过选择合适的反模糊化方法，可以优化系统的决策效率。 模糊神经网络的优势 神经网络具有强大的学习能力，可以从大量的棋局数据中学习到潜在的规律。将模糊逻辑与神经网络结合，可以构建更加智能的五子棋博弈系