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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：
MUKAIDANI Hiroaki
金额：
$ 2.41万
依托单位：
Hiroshima University
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.

利用伊藤随机微分方程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表示大系统的模型变化和扰动。也就是说，开发了针对停电等突变参数获得稳健随机策略的计算算法。结果表明，所提出的Nash策略达到了随机均衡和最优性。

项目成果

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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

DOI：
发表时间：
2012
期刊：
電子情報通信学会和文論文誌A分冊
影响因子：
0
作者：
向谷博明;平田知輝
通讯作者：
平田知輝

Soft-constrained stochastic Nash games for weakly coupled large-scale discrete-time systems

DOI：
10.1109/cdc.2011.6160359
发表时间：
2011-12
期刊：
IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference
影响因子：
0
作者：
H. Mukaidani;Hua Xu;V. Drăgan
通讯作者：
H. Mukaidani;Hua Xu;V. Drăgan

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：
計測自動制御学会
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

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：
IET Control Theory & Applications
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

H2/H∞ control of stochastic systems with multiple decision makers: A Stackelberg game approach