基于演化博弈论协同进化算法的研究和应用

基于演化博弈论协同进化算法的研究和应用

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1、华北电力大学(北京)硕士学位论文基于演化博弈论的协同进化算法的研究和应用姓名:李楠申请学位级别:硕士专业:控制科学与工程;系统工程指导教师:罗毅201103华北电力大学硕十学位论文摘要本文提出一种改进的协同进化遗传算法(ImprovedCo.evolutionGeneticAlgorithm,ICGA),新的协同进化遗传算法重新设计了协同进化算法的结构,每个子种群按照遗传算法进行进化,在ICGA当中加入了信息传递模式,从而提供了更多的和更大的决策空间。通过无约束优化问题、有约束优化问题和大规模欺骗问题对新算法的性能的测试以及

2、对电源规划问题的求解,仿真结果表明了算法的优越性。关键词:协同进化算法;遗传算法;演化博弈论;电源规划华北电力大学硕士学位论文Abstract皿ispaperpresentsanimprovedco-evolutiongeneticalgorithm(ICGA).Thestructureofthealgorithmisredesignedinthenewalgorithmtogetbetterperformance.Thegeneticalgorithmappliedtothesubgroups.Informationtra

3、nsfermodeisaddedtoICGAtoprovidegreaterdecision—makingspace.ICGAisusedtosolveunconstrainedoptimizationproblems,constrainedoptimizationproblems,large-scaledeceptiveproblemsandtheproblemoflargescale,long·termgenerationexpansionplanningofpowersystems.Resultsofnumerical

4、testsvalidatethealgorithm’Sexcellentperformance.Keywords:c0‘evolutionalgorithm;geneticalgorithm;evolutionarygametheory;generationexpansionplanningⅡ华北电力大学硕十学位论文1.1选题背景与意义第1章引言1944年,VonNeumann和Morgenstem发表了《博弈论与经济行为》,提出了合作博弈的概念;之后,Nash在1950年及1951年发表的两篇开创性文献中提出了非合作博弈理

5、论,提出了纳什均衡的概念;之后Selten将纳什均衡的概念引入动态分析,提出“精炼纳什均衡"的概念,奠定了完全信息博弈的基础,Harsanyi对不完全信息博弈进行研究,建立了不完全信息博弈的基础,三人的创造性工作使博弈论走向成熟和应用。由于博弈论完全理性的假设,以及在实证中出现的一些不足,演化博弈论作为对经典博弈论的补充和发展开始受到重视。演化博弈论是针对经典博弈论当中存在的各种缺陷而提出的,它弥补了经典博弈论当中的一些不足:首先,不同于经典博弈当中的完全理性概念,演化博弈论中提出了更逼近现实的有限理性的概念:由于参与人的知

6、识和信心具有不完整性,使得参与人在博弈之前很难准确了解博弈的具体环境,从而对未来博弈的过程也无法给出准确的预测;而且,即便在参与人已知的知识范畴内,也并非总能通过完全理性计算得到规则,因此导致了参与人的决策具有随机性;正因为演化博弈论的有限理性假设放松了约束,使得演化博弈论对博弈过程建模的各种动态具有包容性,从而易于进行仿真试验;其次,经典博弈具有静态性,而演化博弈引入了动态性,这使得博弈的过程与其稳定结构同样重要,正因为二者的紧密关系,使得对于在经典博弈当中的一些问题(比如过程的收敛性,是否收敛于纳什均衡等)得到了有效的解

7、决;最后,演化博弈强调的是博弈过程中的每个参与人的个体学习能力及个体的决策调整方式,因此博弈过程可以通过引入描述个人的学习机制来实现,从而用来研究群体性的动态复杂系统。协同进化算法是近年来计算智能领域的一个研究热点,算法建立并且维持多个不同的子种群,并使这些种群共同进化。通过考虑现实中的生态系统,不难发现:虽然不同的物种都形成了各自的种群,并且在自然选择的压力下进行不断的进化,但是,在任意一个具体的环境中,没有哪一个物种的进化是孤立的,不同的物种往往呈现出密切的关系,这些不同的物种是在相互影响、相互适应的过程中共同进化,这即

8、是协同进化。而协同进化算法正是借鉴了自然界中这种协同进化的机制,它使用了多个独自进化的子种群来模拟自然界当中的多个物种,并在进化的过程中使这些不同的种群相互选择,从而达到模拟物种之间的协同进化OLN:由于多个子种群华北电力大学硕十学位论文相互选择,提高了每个子种群的性能和复杂性,从而可以解

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