Development and Feature Extract of Strategy Acquisition Algorithm for Large-Scale Stochastic Field

大规模随机场策略获取算法的开发与特征提取

基本信息

  • 批准号:
    23500017
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2011
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2011 至 2013
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In this study, Nash equilibrium strategy for a class of Markov jump stochastic systems is solved by using Ito stochastic differential equation. It is worth pointing out that Markov jump stochastic systems can represent the model variation and disturbance for large-scale systems. That is, computational algorithms for obtaining a robust stochastic strategy set against the abruptly changing parameters such as the power failure are developed. It is shown that the proposed Nash strategy attain the stochastic equilibrium and the optimality.
本研究利用伊藤随机微分方程求解一类马尔可夫跳跃随机系统的纳什均衡策略。值得指出的是,马尔可夫跳跃随机系统可以代表大规模系统的模型变化和扰动。也就是说,开发了用于获得针对突然变化的参数(例如电源故障)的鲁棒随机策略集的计算算法。结果表明,所提出的纳什策略达到了随机均衡和最优性。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
制御ゲイン変動を伴う確率制御を利用したむだ時間マルコフジャンプシステムのための安定化
使用具有控制增益变化的随机控制稳定死区时间马尔可夫跳跃系统
Nash Strategy for Multiparameter Singularly Perturbed Markov Jump Stochastic Systems
多参数奇异扰动马尔可夫跳跃随机系统的纳什策略
  • DOI:
    10.1049/iet-cta.2011.0539
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    H. Aota;T. Fukunaga;H. Nagamochi;Masahito Hasegawa (ed.);Shoichi Maruyama;四方順司;Hiroaki Mukaidani and Toru Yamamoto
  • 通讯作者:
    Hiroaki Mukaidani and Toru Yamamoto
Soft-constrained stochastic Nash games for weakly coupled large-scale discrete-time systems
離散時間確率H2/H∞制御問題を解くための数値計算
求解离散时间随机 H2/H∞ 控制问题的数值计算
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Watanabe;T. Seito and J. Shikata;Hiroshi Kojima;長谷川真人;向谷 博明
  • 通讯作者:
    向谷 博明
H2/H∞ control of stochastic systems with multiple decision makers: A Stackelberg game approach
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

MUKAIDANI Hiroaki其他文献

MUKAIDANI Hiroaki的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('MUKAIDANI Hiroaki', 18)}}的其他基金

Construction and Implementation of Stochastic Nash Equilibrium for Large-Scale Systems with Noise
大规模噪声系统随机纳什均衡的构建与实现
  • 批准号:
    20500014
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

相似海外基金

メカニズムデザインにおける偏微分方程式アプローチ
机构设计中的偏微分方程方法
  • 批准号:
    20K01568
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Empirical study on Pareto efficiency related to industry, medical care and insurance in anti-cancer drug treatment
抗癌药物治疗中产业、医疗、保险帕累托效率实证研究
  • 批准号:
    20K20769
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
動的ゲーム理論に基づくマルチエージェントシステムのための合意制御の新展開
基于动态博弈论的多智能体系统共识控制新进展
  • 批准号:
    18F18376
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
Theoretical Analysis on Intergenerational Equity and Optimal Economic Growth without Discount Factors
代际公平与无贴现因素最优经济增长的理论分析
  • 批准号:
    18K01518
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Extraction of dominant boundary set from high dimensional data
从高维数据中提取主导边界集
  • 批准号:
    18K11426
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了