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World File Search System博弈论
博弈论在电力市场和可再生能源交易中的应用：一项批判性调查
随着我国电力市场建设步伐的加快，亟待建立统一的电力交易机制，平衡各方利益，构建竞争性电力市场。博弈论在研究相互作用、竞争的多决策主体之间的决策优化方面具有显著的优势，因此博弈论在电力系统中的应用受到了大量学者的关注和研究，其中对电力市场的研究占比最高。本研究首先详细描述了博弈论中的合作博弈论、非合作博弈论、演化博弈论的概念及演化；其次对国内外电力市场的现状及规模进行了梳理和总结；最后根据近年来三类博弈论在电力市场中应用的研究成果，对发电侧、售电侧、用电侧三个典型环节进行了评价分析，并提出了未来博弈论在电力市场中的应用展望。
博弈论如何以及何时应用于战争游戏
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战略决策“博弈论”案例研究
如今，如果企业利用自己的功能，它们就有足够的机会在市场上将其收益翻倍或翻三倍。此外，本研究论文还提供了一个观点，即企业如何利用自己的功能在市场上取得更好的表现。这些数学问题将为在同一市场运营的所有企业打开另一扇机会之门。因此，本研究论文不仅仅是一个理论分析，它还包括两家公司的经验。Viva Fresh Store 和 ETC 是两家在科索沃市场运营超过 10 年的公司，每年的可持续增长超过 1 亿美元。对这两家公司进行了详细分析，探讨了它们如何合作以不断增加利润，同时，Viva Fresh Store 和 ETC 是第一批使用博弈论来做出决策的公司。
基于博弈论和云物元分析的空中交通管制系统安全风险评估
摘要：随着近年来空中交通需求的不断增长，安全风险评估对维护航空运输系统的运行安全、实现可持续发展具有重要意义。本文基于博弈论和云物元分析对空中交通管制（ATC）系统进行了安全风险评估。从人、机、环境和管理四个方面评估ATC系统的安全风险，引入博弈论中的纳什均衡来对指标进行权重计算。云物元评估采用模糊集和概率论中的云模型来取代传统物元理论中的确定性值，考虑到指标的随机性、模糊性和不相容性，通过计算指标与风险之间的标准云物元关联度来评估ATC系统的安全风险水平。本文通过引入并结合博弈论和云物元分析，扩展了研究范围。此外，以ATC系统为例，检验了该方法的适用性和鲁棒性，丰富了现有文献，指明了未来工作的方向。
博弈论
组合博弈是博弈论的一个分支，它让我们进一步了解决策这一主题，并使用简单的博弈制定出导致各种结果的不同策略。它引入了理性思维，玩家根据结果做出决策。这种思维方式可以应用于经济学和金融学等更大的领域，使各方能够最大化自己的收入。在本文中，我们将从广阔的视角探索组合博弈分支中的博弈论。这将通过 Pick-Up-Bricks 游戏和博弈树来实现。然后，我们将深入研究组合博弈的一类，即常规博弈游戏。为了了解它们的工作原理，我们将以 Cut-cake 为例。我们将继续讨论四种不同类型的游戏、博弈总和以及常规博弈中位置的属性。之后，我们将讨论公正博弈，并通过分析 Nim 游戏来介绍 MEX 原则。最后，我们将将 MEX 原则应用于 Shade 游戏。
通过深度强化学习和行为博弈论进行驾驶员建模
I. 引言人们对自动驾驶汽车 (AV) 的安全问题仍然存在，需要解决这一问题才能成功融入日常交通 [1]。除了真实的交通测试外，计算机模拟的交通环境还可用于加速验证阶段并引入各种各样的交通场景，这些场景可能需要几个小时的驾驶才能遇到 [2]–[4]。为了获得可靠的模拟结果，人类驾驶员模型应以合理的精度展示类似人类的驾驶行为。文献中提出了几种对人类驾驶员进行建模的方法。[5]–[7] 中的马尔可夫模型和 [8] 和 [9] 中的支持向量机用于预测驾驶员行为。[10]–[12] 中也将神经网络用于此目的。用于对驾驶员行为进行建模的其他工具包括动态贝叶斯网络 [13]、高斯过程 [14]、[15] 和逆强化学习 (RL) [16]、[17]。还提出了博弈论驾驶员模型。例如，在 [18] 中，Stackelberg 游戏用于对高速公路驾驶进行建模，但没有考虑由多个动作组成的动态场景。Stackelberg 游戏也用于 [19]，它考虑了多动作场景。但是，一旦玩家数量增加到 2 以上，计算就会变得非常复杂。[20] 提出了一种博弈论逆 RL 方法，用于预测两个驾驶员之间的相互作用，同时假设周围车辆的预定义策略。这种方法对于
游戏、博弈论和人工智能
摘要目的——本文旨在说明博弈论解决方案概念如何告知哪些类别的问题适合人工智能和机器学习 (AI/ML)，以及如何发展人与人工智能之间的互动。设计/方法/方法——该方法涉及开发操作游戏以支持规划和决策。然后，它为那些设计和使用游戏的人提供了博弈论的简明摘要，重点是信息条件和解决方案概念。它讨论了实验如何证明人类决策与博弈论解决方案概念的不同之处，以及如何使用游戏来开发 AI/ML。最后，它提出了哪些类别的问题适合 AI/ML，哪些不适合。它接着提出了一种发展人类/人工智能的方法。发现——博弈论解决方案概念为 AI/ML“解决方案”可能存在的问题类别提供了信息。该主题的复杂性需要不断学习。原创性/价值——尽管游戏对于 AI/ML 的发展至关重要，但从业者尚未采用博弈论来了解其局限性。关键词 博弈论、游戏、人工智能 论文类型 概念论文
量子博弈论 – I
在过去的几十年中，量子计算已经发展成为一个成功的研究领域。与此同时，博弈论领域也在不断发展，从而引发了对量子博弈论的追求。强烈推荐早期研究人员在这个跨学科领域的研究成果，例如 David A. Meyer、J. Eisert、M. Wilkens、A. Iqbal、E. Piotrowski、J. Orlin Grabbe、Adrian P. Flitney 和 Derek Abbott。本文对理解量子博弈论模型工作流程及其计算机模拟的研究进行了介绍性回顾。它首先介绍博弈论和量子计算，然后对三个博弈论模型（抛硬币游戏、囚徒困境和双人决斗）的经典和量子版本进行理论分析，并提供模拟结果支持。模拟是通过编写 Python 代码来完成的，这些代码有助于我们分析模型。通过分析，我们将能够了解两个版本的游戏模型的行为差异。