基于不完全信息的智能对抗决策模型研究与应用系统开发
这是一篇关于不完全信息,不对称信息,动态博弈,对抗决策,深度学习的论文, 主要内容为信息充斥着人们的日常生活,人们时常需要根据信息做出决策,这一过程可以被理解为信息博弈。根据场景中信息的完整性与否,信息博弈被分为完全信息博弈和不完全信息博弈。不完全信息博弈的场景更接近人们的现实生活,研究不完全信息下的博弈决策行为具有更广泛的应用领域,例如市场拍卖、金融调控、军事推演等。本文基于不完全信息下的智能对抗决策任务场景,设计智能体模型完成不完全信息态势评估和最优决策,基于态势评估和决策模型建立对抗决策博弈树,完成智能体间作战对抗推演。以智能对抗决策模型为核心内容,完成相关应用系统开发。论文的具体工作包括:不完全信息下智能对抗模型的研究,实现了模型的态势信息预判模块,启发式资源决策模块和智能体对抗推演模块。基于智能对抗决策模型的实际业务需要,完成相关应用系统的需求分析,基于需求分析的结果进行系统的总体设计和详细设计,实现了系统的用户信息管理、系统场景算子信息管理、场景参与方态势信息预判和资源决策、场景参与方对抗推演等功能模块。系统使用MVC模式的SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架进行开发,使用My SQL数据库实现信息管理功能,使用基于Python语言的深度神经网络模型DCGAN(Deep Convoltional Generative Adversarial Networks,深度卷积对抗生成网络),Res Net(残差网络)网络完成场景参与方态势信息预判功能,使用启发式迭代搜索完成巨大搜索空间下的最优决策功能,使用MCTS(Monte Carlo Tree Search,蒙特卡罗树搜索)构建博弈树,实现场景参与方之间对抗推演功能。最后完成了系统功能测试,并在系统上线后,根据反馈对系统业务逻辑进行了优化和完善。目前系统已正式投入实用,系统各个模块运行稳定,并满足系统使用者的业务需求,为基于不完全信息场景的参与方提供决策辅助信息,极大程度提升了场景智能体对抗推演的胜率和决策的准确率,该系统方案的解决对于其它不完全信息场景的同性质问题具有较好的参考价值。
基于不完全信息的智能对抗决策模型研究与应用系统开发
这是一篇关于不完全信息,不对称信息,动态博弈,对抗决策,深度学习的论文, 主要内容为信息充斥着人们的日常生活,人们时常需要根据信息做出决策,这一过程可以被理解为信息博弈。根据场景中信息的完整性与否,信息博弈被分为完全信息博弈和不完全信息博弈。不完全信息博弈的场景更接近人们的现实生活,研究不完全信息下的博弈决策行为具有更广泛的应用领域,例如市场拍卖、金融调控、军事推演等。本文基于不完全信息下的智能对抗决策任务场景,设计智能体模型完成不完全信息态势评估和最优决策,基于态势评估和决策模型建立对抗决策博弈树,完成智能体间作战对抗推演。以智能对抗决策模型为核心内容,完成相关应用系统开发。论文的具体工作包括:不完全信息下智能对抗模型的研究,实现了模型的态势信息预判模块,启发式资源决策模块和智能体对抗推演模块。基于智能对抗决策模型的实际业务需要,完成相关应用系统的需求分析,基于需求分析的结果进行系统的总体设计和详细设计,实现了系统的用户信息管理、系统场景算子信息管理、场景参与方态势信息预判和资源决策、场景参与方对抗推演等功能模块。系统使用MVC模式的SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架进行开发,使用My SQL数据库实现信息管理功能,使用基于Python语言的深度神经网络模型DCGAN(Deep Convoltional Generative Adversarial Networks,深度卷积对抗生成网络),Res Net(残差网络)网络完成场景参与方态势信息预判功能,使用启发式迭代搜索完成巨大搜索空间下的最优决策功能,使用MCTS(Monte Carlo Tree Search,蒙特卡罗树搜索)构建博弈树,实现场景参与方之间对抗推演功能。最后完成了系统功能测试,并在系统上线后,根据反馈对系统业务逻辑进行了优化和完善。目前系统已正式投入实用,系统各个模块运行稳定,并满足系统使用者的业务需求,为基于不完全信息场景的参与方提供决策辅助信息,极大程度提升了场景智能体对抗推演的胜率和决策的准确率,该系统方案的解决对于其它不完全信息场景的同性质问题具有较好的参考价值。
基于不完全信息的智能对抗决策模型研究与应用系统开发
这是一篇关于不完全信息,不对称信息,动态博弈,对抗决策,深度学习的论文, 主要内容为信息充斥着人们的日常生活,人们时常需要根据信息做出决策,这一过程可以被理解为信息博弈。根据场景中信息的完整性与否,信息博弈被分为完全信息博弈和不完全信息博弈。不完全信息博弈的场景更接近人们的现实生活,研究不完全信息下的博弈决策行为具有更广泛的应用领域,例如市场拍卖、金融调控、军事推演等。本文基于不完全信息下的智能对抗决策任务场景,设计智能体模型完成不完全信息态势评估和最优决策,基于态势评估和决策模型建立对抗决策博弈树,完成智能体间作战对抗推演。以智能对抗决策模型为核心内容,完成相关应用系统开发。论文的具体工作包括:不完全信息下智能对抗模型的研究,实现了模型的态势信息预判模块,启发式资源决策模块和智能体对抗推演模块。基于智能对抗决策模型的实际业务需要,完成相关应用系统的需求分析,基于需求分析的结果进行系统的总体设计和详细设计,实现了系统的用户信息管理、系统场景算子信息管理、场景参与方态势信息预判和资源决策、场景参与方对抗推演等功能模块。系统使用MVC模式的SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架进行开发,使用My SQL数据库实现信息管理功能,使用基于Python语言的深度神经网络模型DCGAN(Deep Convoltional Generative Adversarial Networks,深度卷积对抗生成网络),Res Net(残差网络)网络完成场景参与方态势信息预判功能,使用启发式迭代搜索完成巨大搜索空间下的最优决策功能,使用MCTS(Monte Carlo Tree Search,蒙特卡罗树搜索)构建博弈树,实现场景参与方之间对抗推演功能。最后完成了系统功能测试,并在系统上线后,根据反馈对系统业务逻辑进行了优化和完善。目前系统已正式投入实用,系统各个模块运行稳定,并满足系统使用者的业务需求,为基于不完全信息场景的参与方提供决策辅助信息,极大程度提升了场景智能体对抗推演的胜率和决策的准确率,该系统方案的解决对于其它不完全信息场景的同性质问题具有较好的参考价值。
基于不完全信息的智能对抗决策模型研究与应用系统开发
这是一篇关于不完全信息,不对称信息,动态博弈,对抗决策,深度学习的论文, 主要内容为信息充斥着人们的日常生活,人们时常需要根据信息做出决策,这一过程可以被理解为信息博弈。根据场景中信息的完整性与否,信息博弈被分为完全信息博弈和不完全信息博弈。不完全信息博弈的场景更接近人们的现实生活,研究不完全信息下的博弈决策行为具有更广泛的应用领域,例如市场拍卖、金融调控、军事推演等。本文基于不完全信息下的智能对抗决策任务场景,设计智能体模型完成不完全信息态势评估和最优决策,基于态势评估和决策模型建立对抗决策博弈树,完成智能体间作战对抗推演。以智能对抗决策模型为核心内容,完成相关应用系统开发。论文的具体工作包括:不完全信息下智能对抗模型的研究,实现了模型的态势信息预判模块,启发式资源决策模块和智能体对抗推演模块。基于智能对抗决策模型的实际业务需要,完成相关应用系统的需求分析,基于需求分析的结果进行系统的总体设计和详细设计,实现了系统的用户信息管理、系统场景算子信息管理、场景参与方态势信息预判和资源决策、场景参与方对抗推演等功能模块。系统使用MVC模式的SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架进行开发,使用My SQL数据库实现信息管理功能,使用基于Python语言的深度神经网络模型DCGAN(Deep Convoltional Generative Adversarial Networks,深度卷积对抗生成网络),Res Net(残差网络)网络完成场景参与方态势信息预判功能,使用启发式迭代搜索完成巨大搜索空间下的最优决策功能,使用MCTS(Monte Carlo Tree Search,蒙特卡罗树搜索)构建博弈树,实现场景参与方之间对抗推演功能。最后完成了系统功能测试,并在系统上线后,根据反馈对系统业务逻辑进行了优化和完善。目前系统已正式投入实用,系统各个模块运行稳定,并满足系统使用者的业务需求,为基于不完全信息场景的参与方提供决策辅助信息,极大程度提升了场景智能体对抗推演的胜率和决策的准确率,该系统方案的解决对于其它不完全信息场景的同性质问题具有较好的参考价值。
媒介惠农实践与治理研究——以攀枝花市太平乡为例
这是一篇关于惠农,媒介惠农,媒介治理,不对称信息,博弈分析的论文, 主要内容为近年来,党中央围绕打赢脱贫攻坚战、实施乡村振兴战略作出一系列重大部署,农业农村工作中的惠农实践是党和国家高度关注的工作。媒介作为既作为一种中介,也作为一类主体,参与进惠农实践中产生巨大的经济效益与社会效益引起了广泛的关注。因此整体性地总结哪些媒介参与到惠农实践中并探索其效果具有较大的学术价值与实践意义。本文以四川省攀枝花市仁和区太平乡为研究田野,尝试考察多种媒介参与到太平乡惠农实践的应用情况,梳理在太平乡惠农实践中有哪些媒介有所应用,探析某一具体媒介与多种媒介组合在太平乡惠农实践发展情况,媒介在惠农实践中取得的效果。研究者秉持质性研究的思路,利用参与式观察与深度访谈收集质性数据,并通过扎根理论对质性数据的分析,从而形成太平乡媒介惠农实践整体性的个案。研究发现媒介惠农实践的效果整体上受到了政策驱动、技术发展、地理因素、农村社会传统交往方式、突发公共事件和经济收入因素的影响。具体而言,在太平乡,技术宣讲会、图书报纸和宣传招贴等纸媒、墙绘、大喇叭、广播、电视、微信、抖音和快手等短视频平台、拼多多和淘宝等电商平台、电脑、中间商、道路、口耳相传等是参与媒介惠农实践的主要载体或形式。太平乡政府、农业专业机构、职业电商、外地商贩和太平乡农民等多元主体利用上述不同媒介,在促进农民的农业生产和提高农民的农业收入两个方面起到了积极作用。但信息不对称的情况仍影响着太平乡惠农信息流动的传受两侧,政府和专业机构的媒介惠农实践未被农民悉知;而拥有信息优势的职业电商却放大了媒介使用的阴暗面。实地研究发现,太平乡农民在农产品生产与销售中面临一定问题。创新的扩散与采用效率较低对农民的农业生产造成了负面影响,而农产品定价与销售中的信任矛盾和柠檬市场现象又阻碍了农民农业收入的提高。因此,本文在博弈范式下,将矛盾中的主体关系简化模拟为一定的经济模型,通过一定的激励改善当前的激励机制,激发太平乡媒介惠农实践的内生动力,为实现高效的媒介治理提供可行的思路。
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