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A new intelligent algorithm for solving generalized Nash equilibrium problem
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AI
DOI：10.1016/j.aej.2025.03.044.png)
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摘要
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本文设计了一种混沌鲸鱼粘液霉菌算法（CWSMA）用于求解广义纳什均衡问题（GNEP）。首先，利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件和min函数将GNEP转化为非线性方程组问题。与经典方法相比，该转化过程不需要函数具有二次可微和强凸性。CWSMA通过引入帐篷映射、莱维飞行策略以及鲸鱼优化算法（WOA）的思想到粘液霉菌算法（SMA）中提出，其具有种群多样性更高、收敛速度更快、陷入局部最优的概率更小且不依赖初始点选择的优点。此外，利用马尔可夫过程给出了CWSMA的收敛性分析。最后，若干数值仿真实验表明，在特定条件下，CWSMA优于SMA、协同进化免疫量子粒子群优化算法、投影算法和下降算法。CWSMA不仅有效求解了GNEP，而且具有更好的种群多样性、全局收敛性和离线性能。
Keyword:
Generalized Nash equilibrium
Non-linear equation system problem
Intelligence algorithm
Markov process
期刊
IF:
6.8
论文数:
6.3K
被引数:
2.6W
机构
引用论文
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