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『簡體書』广义纳什均衡问题的理论与实务

書城自編碼: 3396365
分類: 簡體書→大陸圖書→經濟各部門經濟
作 者: 袁艳红 著
國際書號(ISBN): 9787509665824
出版社: 经济管理出版社
出版日期: 2019-08-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开

售價:NT$ 428

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內容簡介:
《广义纳什均衡问题的理论与实务》共有三部分内容。第-部分主要是对广义纳什均衡问题的基本介绍,包括问题的产生、研究现状和一些研究必备的准备知识。这一部分内容由现有文献整理总结而成。第二部分是关于几类广义纳什均衡问题的求解。这一部分内容是笔者在博士阶段的研究成果,包括采用惩罚方法求解广义纳什均衡问题、采用光滑牛顿法求解二阶锥约束的广义纳什均衡问题、在样本近似方法的基础上采用惩罚方法求解随机广义纳什均衡问题、采用光滑牛顿法求解随机广义纳什均衡问题。第三部分是广义纳什均衡问题在交通运输问题上的应用,包括在Bot模式下道路收费中的应用和在天然气市场定价中的应用,这是广义纳什均衡问题在现实中的应用研究。
《广义纳什均衡问题的理论与实务》得出的结论丰富了广义纳什均衡问题的理论和应用研究。
關於作者:
袁艳红,籍贯山西。2005年于山东大学系统与科学学院数学与应用数学专业本科毕业,2012年于大连理工大学数学科学学院运筹学与控制论专业博士研究生毕业,现于太原理工大学经济管理学院任教,担任管理科学与工程专业、统计学专业、工商管理( MBA)专业硕士生导师。主要研究交通、物流和能源领域的优化问题。曾在Journal of Industrial and Management Optimization、Pacific Journal of Optimization以及Numerical Algebra,Controland Optimization等SCI收录期刊发表学术论文多篇;指导硕士生在《城市轨道交通研究》《铁道运输与经济》《中国科技论文》《价格理论与实践》《统计与决策》等国家期刊以通讯作者的身份发表论文多篇;主持或参与太原理工大学引进人才科研启动基金、太原理工大学校青年基金、山西省软科学、国家软科学重大项目子课题、国家自然科学青年基金10余项。
目錄
第1部分 背景与预备知识
1 绪论
1.1 广义纳什均衡问题描述
1.2 广义纳什均衡问题的产生
1.3 广义纳什均衡问题的研究现状
1.4 基础知识准备
第2部分 几类广义纳什均衡问题的理论及求解
2 广义纳什均衡问题的惩罚函数求解法
2.1 惩罚算法及其收敛性证明
2.2 惩罚模型的求解
2.2.1 惩罚模型Karush-Kuhn-Tucker系统的等价形式
2.2.2 非奇异性定理
2.2.3 光滑牛顿法和收敛性定理
2.3 数值实验结果
2.4 本章小结
3 二阶锥约束的广义纳什均衡问题的光滑牛顿法
3.1 基本概念和预备知识
3.2 Karush-Kuhn-Tucker系统及等价形式
3.3 非奇异性定理
3.4 光滑牛顿法和收敛性定理
3.5 应用背景
3.6 数值实验结果
3.7 本章小结
4 随机广义纳什均衡问题的惩罚方法
第3部分 广义纳什均衡问题实务介绍
参考文献
內容試閱
著名的纳什均衡问题(Nash Equilibrium Problem,NEP)长期以来一直在经济、社会以及工程技术等诸多领域受到广泛应用。随着社会经济模式的升级以及应用技术的进一步复杂化,此类问题出现了参与者决策空间彼此依赖的情形,称为广义纳什均衡问题(Generalized Nash Equilibrium Problem,GNEP)。广义纳什均衡问题由Arrow和Debreu在1954年正式提出,相比非广义的纳什均衡问题,广义纳什均衡问题具有更强大的描述性,求解也更为困难,引起了国内外学者的强烈关注。本书着眼于广义纳什均衡问题的求解和应用,包含三部分内容:
第1部分是关于广义纳什均衡问题的背景与预备知识。主要介绍了广义纳什均衡问题的产生、研究现状和一些研究必备的准备知识。这一部分内容主要是在已有研究成果基础上整理总结形成的。
第2部分是关于几类广义纳什均衡问题的理论及求解。这一部分是我在博士阶段的研究成果,共有四章互为独立的内容:
(1)运用惩罚方法求解广义纳什均衡问题。首先引入惩罚函数,在一定条件下证明了惩罚问题解的极限点就是原问题的解,且惩罚参数经过有限次迭代后是一个有限常数。对于惩罚模型,本章运用光滑化的Fischer-Burmeister函数将其Karush-Kuhn-Tucker系统转化为光滑方程组问题的Ec=0,并在一定条件下证明了Ec在解点处广义Clarke微分的非奇异性;其次运用光滑牛顿法求解该光滑方程组,并给出了算法的全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值算例,验证了算法的有效性。
(2)光滑牛顿法求解二阶锥约束的广义纳什均衡问题。本书首先用光滑化的投影函数将问题的Karush-Kuhn-Tucker系统转化为光滑方程组。在一定条件下证明了光滑方程组在解点处广义Clarke微分的非奇异性。其次用光滑牛顿法求解该光滑方程组,给出了算法的全局收敛性和局部二次收敛性。最后用数值算例验证了算法的有效性。
(3)在样本近似方法(SAA)的基础上,运用惩罚方法求解随机广义纳什均衡问题。首先,本章给出了随机广义纳什均衡问题的惩罚模型,并运用样本平均近似方法(SAA)得到其对应的SAA模型,证明了当样本容量趋于无穷时SAA模型的Karush-Ku-hn-Tucker点列以概率一收敛到随机广义纳什均衡问题的惩罚模型的Karush-Kuhn-Tucker点。其次,在一定条件下证明了SAA模型的Karush-Kuhn-Tucker系统在解点处的Clarke广义微分的非奇异性。最后,给出了数值算例,证明了在SAA方法的辅助下,惩罚方法可以用来求解随机广义纳什均衡问题。

 

 

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