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  • [正版]复杂网络上的博弈及其演化动力学 吕金虎 谭少林 高等教育出版社 前沿课题 生物演化 博弈模型 演化博弈
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 高等教育出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社:高等教育出版社
    • ISBN:9782327327501
    • 版权提供:高等教育出版社
    复杂网络上的博弈及其演化动力学
    作者: 吕金虎 谭少林
    出版社: 高等教育出版社
    ISBN: 9787040514483 开本: 16开
    出版日期:2019年4月 装帧: 精装
    定价: 69.00 版次: 1
    字数: 310千字 是否套装: 否
    页码: 284 套装数量: 0

    复杂网络上的博弈及其演化动力学是当前网络科学研究领域中的一个前沿课题,其研究内容包括复杂交互环境下的个体与群体决策、网络上集群行为的形成与演化等,涉及生物演化、社会合作和经济决策等多个重要领域,相关模型和结果在实际工程系统中的优化和协同控制等应用中有广阔的前景。
      《复杂网络上的博弈及其演化动力学》旨在为复杂网络上的博弈及其演化动力学这一前沿研究课题及其相关重要理论结果提供一个系统的自洽性的介绍。具体地,作者结合复杂网络、博弈模型及演化动力学这三个方面,给出网络上博弈及其演化动力学模型的一个系统框架,并基于这一框架介绍这一领域所涉及的主要模型、结果及其相关应用。全书共10章,前两章主要介绍博弈以及演化博弈理论的基本概念;第3-6章详细介绍网络上的博弈、随机漂移、常数选择以及演化博弈等动力学过程;第7-10章介绍网络上博弈及其演化动力学领域内的若干热点课题,包括复杂网络上的合作涌现、符号网络上的演化博弈、行为网络上的演化博弈以及博弈动力学在分布式协同控制中的应用等内容。

    前辅文
    第1章 博弈论简介
      1.1 什么是博弈
       1.1.1 博弈的表示形式
       1.1.2 纯策略和混合策略
      1.2 博弈解的概念
       1.2.1 理性与公共知识
       1.2.2 占优策略均衡
       1.2.3 纳什均衡
      1.3 博弈学习动力学简介
       1.3.1 博弈学习框架
       1.3.2 最优响应动力学
       1.3.3 择优响应动力学
      1.4 本章要点小结
      参考文献
    第2章 演化博弈动力学
      2.1 群体博弈
       2.1.1 有限群体博弈
       2.1.2 无限群体博弈
       2.1.3 纳什均衡与演化稳定策略
      2.2 随机演化动力学
       2.2.1 适应度景观
       2.2.2 典型的更新规则
       2.2.3 固定概率、 平稳分布与策略选择
      2.3 连续演化动力学
       2.3.1 调整协议及平均动力学
       2.3.2 几类典型的演化动力学
       2.3.3 平衡点、 稳定性与纳什均衡
      2.4 本章要点小结
      参考文献
    第3章 网络博弈
      3.1 博弈结构、 图与复杂网络
       3.1.1 图的基本概念
       3.1.2 典型的图和复杂网络模型
      3.2 网络博弈模型
       3.2.1 网络博弈的定义
       3.2.2 对交互网络博弈
       3.2.3 群组交互网络博弈
      3.3 网络诱导的纳什均衡
       3.3.1 网络诱导的纳什均衡定义
       3.3.2 网络诱导的纳什均衡存在性
      3.4 本章要点小结
      参考文献
    第4章 网络上的随机漂移过程
      4.1 网络上的演化动力学模型
       4.1.1 网络状态集及其适应度景观
       4.1.2 状态更新规则
       4.1.3 演化过程的数学描述
       4.1.4 应用例子
      4.2 网络上的随机漂移
       4.2.1 Wright-Fisher 过程
       4.2.2 生灭过程
       4.2.3 死生过程
       4.2.4 选边过程
       4.2.5 入侵关键节点
      4.3 动态网络上的随机漂移
       4.3.1 动态网络上的随机漂移模型
       4.3.2 动态网络上中性策略的固定概率
      4.4 本章要点小结
      参考文献
    第5章 网络上的常数选择过程
      5.1 网络上常数选择过程的数学模型
      5.2 网络上常数选择的一般性质
       5.2.1 等价随机过程与相关数学概念
       5.2.2 局部性质与全局性质
       5.2.3 示例: 死生过程
      5.3 网络结构对于常数选择的放缩作用
       5.3.1 网络结构对于选择的调节作用
       5.3.2 节点温度与网络的热异质度
       5.3.3 选择调节器的结构特征
       5.3.4 构造选择调节器
      5.4 本章要点小结
      参考文献
    第6章 网络上的演化博弈动力学
      6.1 网络上的演化博弈动力学模型
       6.1.1 网络演化博弈动力学的框架
       6.1.2 策略选择
      6.2 两策略群组交互博弈中的策略选择
       6.2.1 两策略群组交互博弈模型
       6.2.2 完全图
       6.2.3 环状图
       6.2.4 星状图
       6.2.5 示例
       6.2.6 一般两策略群组交互网络博弈中的策略选择
      6.3 两策略对交互网络博弈中的策略选择
      6.4 多策略对交互博弈中的策略选择
      6.5 本章要点小结
      参考文献
    第7章 复杂网络上的合作涌现机制
      7.1 合作困境及其博弈模型
       7.1.1 合作困境的几类博弈模型
       7.1.2 合作涌现机制
      7.2 静态网络上的合作涌现
       7.2.1 空间格子网络的合作团簇
       7.2.2 一般网络上合作涌现的条件
      7.3 共演化网络中合作的涌现
       7.3.1 基于邻域继承机制的共演化模型
       7.3.2 基于邻域继承机制的合作行为涌现现象
       7.3.3 不同情境下的合作行为的涌现
       7.3.4 合作的涌现机制分析
      7.4 合作涌现机制的实证研究
      7.5 本章要点小结
      参考文献
    第8章 符号网络上的演化博弈
      8.1 符号网络及其结构冲突
       8.1.1 符号网络的概念
       8.1.2 结构平衡
       8.1.3 结构冲突
      8.2 符号网络上的联盟博弈及其动力学模型
       8.2.1 符号网络上的联盟博弈及其动力学
       8.2.2 演化动力学的参数选择
       8.2.3 基于网络博弈动力学求解符号网络中结构冲突数目的算法
      8.3 不同符号网络中的结构冲突优化
       8.3.1 无向无权符号网络
       8.3.2 无向加权符号网络
       8.3.3 有向符号网络
      8.4 本章要点小结
      参考文献
    第9章 行为网络上的演化博弈动力学
      9.1 引言
      9.2 行为网络上的演化动力学模型
       9.2.1 行为网络的基本概念
       9.2.2 复制-突变动力学
       9.2.3 选择-漂移动力学的构造
       9.2.4 突变网络
      9.3 行为聚集和行为雪崩的涌现
       9.3.1 从聚集到雪崩
       9.3.2 动力学分岔
      9.4 最优行为的涌现
       9.4.1 适应度景观的相变
       9.4.2 时变选择-突变机制
      9.5 非对称性导致的行为振荡
      9.6 本章要点小结
      参考文献
    第10章 连续势博弈中的学习动力学及其在分布式协同控制中的应用
      10.1 引言
      10.2 连续势博弈及其学习动力学的基本概念
       10.2.1 连续势博弈
       10.2.2 重复博弈及其学习动力学
      10.3 梯度学习
      10.4 基于收益信息的博弈学习动力学
       10.4.1 试探性移动
       10.4.2 学习算法
       10.4.3 收敛性分析
       10.4.4 程序终止准则
      10.5 基于博弈学习的多个体同步算法
       10.5.1 多个体同步的连续势博弈模型
       10.5.2 基于位置信息的同步协议
       10.5.3 基于距离信息的同步协议
      10.6 本章要点小结
      参考文献
    索引

    吕金虎,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授、院长,中国科学院数学与系统科学研究院研究员。IEEE Fellow,国家杰出青年科学基金获得者,国家自然科学基金创新研究群体学术带头人,国家重点研发计划首席科学家,国家万人计划领军人才,国家百千万人才工程人选者,国家有突出贡献中青年专家,中国科学院百人计划人选者,科技部中青年科技创新领军人才,享受国务院特殊津贴专家。曾获何梁何利基金科学与技术进步奖,3项国家自然科学二等奖(2项排名1,1项排名2),中国工程院光华工程科技奖“青年奖”,中国科学院青年科学家奖,全国优秀博士学位论文等。主要从事协同控制理论及其应用、复杂系统与网络、大数据等研究。
      
      谭少林,湖南大学电气与信息工程学院副教授、硕士生导师,岳麓学者。2014年获中国科学院数学与系统科学研究院系统理论专业博士学位。2016年澳大利亚RMIT大学访问学者。在IEEE Trans. Automat. Contr.,SIAM J.Contr.Optim.,IEEE Trans.Cybernetics等期刊发表论文多篇。当前主要研究兴趣包括演化博弈理论、复杂网络、博弈学习理论及其在分布式协同控制中的应用等。

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