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競爭與合作網路(理論演算法與應用)

  • 作者：金龍//張銀炎|責編:楊昕//徐仕達
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030780850
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：134
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以贏者通吃網路和馬太效應為研究對象，從優化視角構建、分析和設計網路模型，並建模計算社會系統中的馬太效應，同時探討時延和網路切換等條件下的模型。本書提供關於神經動力學演算法，詳細介紹分散式協同建模的贏者通吃網路，並給出該類方法在解決相關領域科學和工程問題中的應用，可以輔助讀者更深入地理解基於競爭與合作網路問題的解決思路。本書的特色是探究競爭與合作網路相關的理論、演算法與應用，並通過開發一系列神經動力學模型進行分析。
    本書可作為高等院校信息類相關專業高年級本科生、研究生的教材，也可作為從事相關研究從業人員的參考書。
作者介紹
金龍//張銀炎|責編:楊昕//徐仕達
目錄
第1章  緒論
  1.1  競爭與合作網路背景
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  基於贏者通吃的協同機制研究現狀
    1.2.2  基於一致性濾波器的分散式競爭-合作研究現狀
    1.2.3  多參與者約束博弈的群體系統協同研究現狀
    1.2.4  基於競爭-合作的研究應用現狀
  1.3  複雜網路中的信息傳輸
    1.3.1  社交網路的電腦表示
    1.3.2  圖論
    1.3.3  鄰接矩陣
    1.3.4  網路演化模型
  1.4  本章小結
第2章  基於梯度的微分贏者通吃網路模型
  2.1  引言
  2.2  問題轉化
  2.3  模型建立
    2.3.1  G-kWTA模型
    2.3.2  GD-kWTA網路模型
  2.4  理論分析與模擬實驗
    2.4.1  無雜訊環境下的收斂性能
    2.4.2  雜訊環境下的收斂性能
    2.4.3  模擬實驗
  2.5  多機器人競爭式協同
    2.5.1  多機器人競爭行為的建模
    2.5.2  模擬實驗
    2.5.3  在E-puck2平台上的應用
  2.6  本章小結
第3章  模糊贏者通吃網路模型及在多機器人協同中的應用
  3.1  引言
  3.2  問題與方案構建
    3.2.1  C-kWTA模型
    3.2.2  模糊控制策略
    3.2.3  F-kWTA網路模型
  3.3  理論分析與結果
  3.4  模擬實驗與結果分析
    3.4.1  數值示例
    3.4.2  對比驗證
    3.4.3  多機器人競爭式協同
  3.5  本章小結
第4章  基於一致性濾波的分散式贏者通吃網路
  4.1  引言
  4.2  問題描述及準備工作
    4.2.1  機器人集中式k-WTA
    4.2.2  分散式k-WTA問題
  4.3  分散式k-WTA網路模型
    4.3.1  模型描述
    4.3.2  理論分析
  4.4  數值實驗
    4.4.1  靜態輸入

    4.4.2  動態輸入
  4.5  本章小結
第5章  基於最優化視角的分散式贏者通吃網路
  5.1  引言
  5.2  背景知識
  5.3  分散式k-WTA網路模型的設計
    5.3.1  k-WTA的新型設計公式
    5.3.2  網路構建
  5.4  理論分析
    5.4.1  平衡有效性
    5.4.2  平衡穩定性
    5.4.3  集合約束的滿足
  5.5  模擬驗證與比較分析
    5.5.1  模擬驗證
    5.5.2  與已有D-kWTA網路模型的比較
    5.5.3  受約束的分散式k-WTA的擴展
  5.6  本章小結
第6章  基於變數初始化的贏者通吃網路
  6.1  引言
  6.2  問題描述
    6.2.1  k-WTA與二次規劃
    6.2.2  現有連續時間k-WTA網路模型
  6.3  網路模型設計
    6.3.1  設計思想
    6.3.2  約束轉換
    6.3.3  模型描述
  6.4  理論證明
  6.5  模擬結果
    6.5.1  理論結果的驗證
    6.5.2  模型在並行排序中的應用
  6.6  本章小結
第7章  意見動力學中馬太效應的建模
  7.1  引言
  7.2  問題描述與馬太效應模型設計
    7.2.1  問題描述
    7.2.2  社交網路
    7.2.3  動態行為
    7.2.4  分散式通信
    7.2.5  馬太效應模型
  7.3  理論分析與結果
    7.3.1  特徵
    7.3.2  收斂性分析
  7.4  數值模擬與應用
    7.4.1  數值實驗
    7.4.2  應用場景
  7.5  本章小結
第8章  帶時延的馬太效應模型
  8.1  引言
  8.2  問題描述與模型設計
    8.2.1  問題描述

    8.2.2  模型設計
  8.3  理論分析與結果
  8.4  數值模擬實例
  8.5  本章小結
第9章  變換社交網路下的馬太效應模型
  9.1  引言
  9.2  問題描述與模型設計
    9.2.1  問題描述
    9.2.2  模型設計
  9.3  理論分析與結果
  9.4  數值模擬實例
  9.5  本章小結
參考文獻

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