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微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策略，应用了我们提出的算法，并证明了通过我们提出的动态定价模型获得的回报对大多数微电网产生了更大的回报。

基于进化博弈论两种群的生灭过程，毕玲玲，李伟，本文基于进化博弈论在生物方面的应用，利用行为博弈论深入而广泛的理论实践性，针对博弈者在特定环境下、完全理性和追求均衡解的

是运筹学只是比较全面的一本书，包括运筹学常用模型，运筹学的线性规划，整数规划，动态规划，排队论，交通运输模型，图论，存储论，博弈论等知识都有详细讲解

Minimax算法和机器学习技术已经研究了数十年，以在象棋和五子棋等游戏领域中达到理想的优化。 在这些领域中，几代人试图为修剪和评估功能的有效性优化代码。 因此，存在装备精良的算法来处理游戏场合中的各种复杂情况。 但是，作为传统的零和游戏，Connect-4与使用传统minimax算法的零和家族的其他成员相比，受到的关注较少。 近年来，基于研究结论，专业知识和游戏经验，创造了新一代启发式方法来解决此问题。 但是，本文主要介绍了一种自行开发的启发式方法，并结合研究和我们自己的经验证明了与网上可用的Connect-4系统版本相抗衡的结果。 尽管大多数以前的工作都集中在赢得算法和基于知识的方法上，但我们通过启发式分析来补充这些工作。 我们已经进行了三个功能，搜索深度和特征数量之间的关系的实验，并与在线样本进行了对比测试。 与基于总结经验和通用特征的样本不同，我们的启发式方法主要集中于船上部件之间的详细连接。 通过分析当我们的版本与具有不同搜索深度的在线样本进行对抗时的获胜百分比，我们发现采用minimax算法的启发式算法在零和游戏的早期阶段是完美的。 由于游戏树中的某些节点对minimax算

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人工智能之计算机博弈相关研究报告.doc

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计算机博弈 六子棋程序源码加可执行文件，配合我发布的六子棋对战平台可用