A Dynamic Multi-Player Bargaining Game with Veto Players

来源 :系统科学与复杂性学报(英文版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:myzhijun
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
This paper studies the effect of veto right on players' income in multi-player dynamic bargaining game.Based on a basic multi-person dynamic bargaining model generalized by the Rubinstein's two-person alternating-offer bargaining model,the authors construct a dynamic multi-player bargaining game with veto players by adding a constraint to its negotiation process,which is obtained by studying the influence of exercising the veto right exercised by veto players.The authors emphatically describe the strategic game form of this dynamic bargaining game and study its equilibrium,then we analyze the relationship between the minimum acceptable payoff of the veto players and the equilibrium income.The research shows that veto right may increase the benefits of veto players and decrease the benefits of non-veto players.Veto players will not affect the players' benefits and the form of equilibrium when the minimum acceptable payoff of every veto player is relatively low.When the minimum acceptable payoff of the veto player is high enough,he can only get the minimum acceptable payoff,and his benefit increases as his minimum acceptable payoff increases.In this case,the veto player has intention to obtain more resources by presenting a higher minimum acceptable payoff.
其他文献
针对战训数据丰富,数据背后空战决策知识贫乏的问题,提出了一种空战决策知识构建方法。首先,根据空战决策影响因素来分析决策知识的生成过程,选择用产生式规则来表示空战决策知识。其次,针对战训数据存在噪声数据干扰以及连续属性数据难以满足数据挖掘算法离散度量要求的问题,应用了k-means聚类算法来检测离群点并使用最小描述长度准则算法将连续属性离散化。最后,基于预处理后数据,采用粗糙集提取空战最小决策规则知识,通过构建模糊逻辑推理系统实现空战决策知识的推理与应用。仿真表明,该方法能够有效地提取空战决策规则知识以及知
为了在保证较高水平的保障可用度前提下提高舰载机出动效率,提出一种支持可用度约束的统计优化模型及其对应的启发式求解算法。能够同时生成舰载机的保障作业调度方案和保障装备计划性维护的时间安排,并通过基于仿真的优化方式,在启发算法的适应度评价中增加对视情维修和事后维修的仿真,提高了舰载机作业调度方案的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法能够提供一个稳定可靠的基准调度方案,避免不必要的重调度。
针对小型智能飞行器(miniature intelligent air-vehicle,MIA)低精度微惯导系统的动态初始对准和校准问题,提出了基于雷达的导航信息传递技术.将雷达及其载体当作一个刚体,设
针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集。最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明,相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法,所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率,有效地提升了入侵检测技术的实用性。
针对火星大气进入精确制导问题,提出了基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)的智能进入制导方法。首先,考虑了进入制导约束,采用NMPC方法设计制导算法。通过引入衰减记忆滤波器,提出了基于误差信息估计的预测模型修正方法,增强系统对模型误差的鲁棒性,并利用变预测时域策略提高系统性能。然后,以NMPC制导系统为制导模板,在实际条件下生成大量
针对舰载机甲板机务勤务保障作业调度研究中存在的工序执行模式单一、勤务保障设备考虑不全、作业调度优化与资源配置优化研究相互独立等问题,通过系统分析作业流程、工序执
针对定向性均匀圆形阵列因单元天线的位置、主瓣指向及方向函数等因素造成信号来波落入天线旁瓣或零陷内,从而导致部分单元天线接收的信号信噪比低、信息失效的问题,首先研究了定向性均匀圆形阵列天线的方向性增益及功率波束角,随后进一步分析了连续激励在定向性均匀圆阵远场的幅频响应,最后提出了一种与波数无关的基于半功率波束宽度、增益可调节的空域滤波波达角估计模型。仿真实验结果表明,与其他模型相比该模型在低信噪比下具有估计精度高、参与天线少的优点。与传统的定向性波达角估计模型相比,当信噪比为-20 dB时,该模型的临近空间
在网络功能虚拟化环境中,针对服务功能链部署时的可靠性研究存在资源利用率较低的问题,提出一种可靠性与拓扑感知的服务功能链备份保护方法。首先,利用最小费用最大流算法将服务功能链请求中的虚拟网络功能部署在可靠性较高的服务器节点上,尽可能提高服务功能链的可靠性。其次,针对未能达到可靠性需求的服务功能链,通过为部署在可靠性较低服务器节点上的虚拟网络功能预留备份资源的方式提高其可靠性。最后,通过备份资源共享的方式尽可能减少备份资源消耗。仿真结果表明,该方法提高了可靠部署成功率和资源利用率。
针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator,USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题,提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler unscented Kalman filter,DEUKF)算法。通过正、反欧拉角相互切换,在正、反欧拉微分方程精华区进行姿态滤波更新,避免了奇异性,确保了滤波精度。捷联惯性导航系统/全球定位系统直接式组合导航仿真试验与车载实验结果表明,相比较于USQUE算法,DEUKF算法计算
The transformation of characteristic functions is an effective way to avoid time-inconsistency of cooperative solutions in dynamic games.There are several forms