一种混合粒子群算法求解Nash平衡
A Hybrid Particle Swarm Optimization for Solving Nash Equilibrium
DOI: 10.12677/CSA.2020.104079, PDF,    科研立项经费支持
作者: 黎华琴*：贵州理工学院理学院，贵州 贵阳
关键词: Nash平衡；粒子群算法；杂交；混合；Nash Equilibrium； Particle Swarm Optimization； Crossover； Hybrid
摘要: 目前，已有多种智能算法应用于求解Nash平衡，这些算法各有优缺点，为避免粒子群算法在求解Nash平衡时陷入局部最优，本文将遗传算法中的杂交算子引入基本粒子群算法中，设计了一个求解博弈Nash平衡的混合粒子群算法。实验表明，设计的算法具有较好的性能，优于免疫算法，免疫粒子群算法与基本粒子群算法。
Abstract: At present, many intelligent algorithms have been used for solving the Nash equilibrium. They have their own advantages and disadvantages. To overcome local optimum, it designs a hybrid Particle Swarm Optimization for solving Nash equilibrium, by combining the crossover operator in Genetic Algorithm with the basic Particle Swarm Optimization. Experiments show that the algorithm designed is effective, and it is superior to the immune algorithm, immune Particle Swarm Optimization, and basic Particle Swarm Optimization.
文章引用：黎华琴. 一种混合粒子群算法求解Nash平衡[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(4): 760-766. https://doi.org/10.12677/CSA.2020.104079

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