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朱利安·巴雷罗·戈麦斯；哈米杜·滕宾

混合使用模仿动力学的约束进化博弈。 （英语） Zbl 1420.91018号

Automatica公司 97, 254-262 (2018).
摘要：博弈动力学被广泛用作学习和计算工具，以寻找进化稳定的策略。然而，大多数现有的进化博弈动力学，即复制因子、Smith、投影、Brown-Von Neumann-Nash、logit和最佳响应动力学，仅在无约束情况下进行了分析。在这项工作中，我们介绍了从模仿动力学的组合中得到启发的新型进化博弈动力学。该方法能够同时满足上下限约束。此外，动力学对广义进化稳定策略具有渐近收敛性保证。我们展示了所提出的博弈动力学的重要特征，如可行域的正相关性和不变性。提供了几个处理种群状态约束的示例。

引用于10文件

MSC公司：

91A22型 进化游戏
34D20型 常微分方程解的稳定性

关键词：

约束进化博弈动力学；广义纳什均衡
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛J.Barreiro Gomez｝和\textit｛H.Tembine｝，《自动化》97254-262（2018；兹bl 1420.91018）
全文： 内政部

参考文献：

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