摘要：针对异构多智能体系统的输出包含控制问题,提出一种基于边的事件触发最优控制协议,保证所有跟随者的输出能进入到由领航者的输出所形成的凸包中。同时,使系统达到最优性能,最小化控制代价。考虑到不是所有的跟随者都可获得领航者的信息,提出一种基于边的分布式事件触发观测器,估计领航者输出形成的凸包内点的轨迹。设计加权代价函数评价包含控制的性能,并将输出包含问题转化为最优状态反馈控制设计问题。利用贝尔曼方程和黎卡提方程,给出异构多智能体系统最优输出包含控制的参数设计。选择不同类型的机器人构成多智能体系统,验证算法的有效性。

摘要：考虑消费者的参考价格由产品过去价格、质量、竞争产品价格等多个属性形成,分析多属性参考价格的多产品动态定价问题,并进一步探讨多属性参考价格符合峰终定律规则下的定价模型,同样通过设计动态模型的贝尔曼方程合理上界求解模型的解析解,证明最优动态定价的相关特征。通过数值分析,将该模型和单属性的多产品定价模型进行了比较。结果表明,非核心产品价格和核心产品价格在多属性策略下都高于单属性策略下的价格水平,说明消费者加入了价格以外的其他质量属性会增加消费者的参考价格,有利于对动态定价的最优价格进行分类,吸引高收入消费者购买这类产品。

摘要：为了解决5G网络资源的分配问题,提高网络虚拟资源的利用率,为用户定制最佳的虚拟资源分配方案,提出基于马氏决策的5G网络切片虚拟资源分配方法。首先根据检测的切片信息对虚拟资源进行分配,将所有用户分配到不同的资源模块中。然后通过联络特征分析方法和特征空间重组技术对虚拟资源分配的特征集和结构进行构建,对虚拟资源进行优化设计,建立网络信道的均衡模型,得出5G网络切片虚拟资源的调度模型。最后结合贝尔曼方程及马氏决策过程的动态规划迭代算法求解出运营商最优收益解和网络资源有效利用率。实验结果表明,基于马氏决策的5G网络切片虚拟资源分配方法无论是在网络运营商的长期累积收益方面,还是在用户切片请求阻塞概率方面均优于传统方法,有效验证了所提策略的合理性与准确性。