基于单智能体Q-学习的公共品博弈模型及仿真开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

公共品是社会经济发展中不可或缺的重要组成部分，其有效供给对促进社会公平、提高人民福祉至关重要。

然而，由于公共品的非排他性和非竞争性特征，个体往往倾向于搭便车，导致公共品供给不足，形成“公地悲剧”。

因此，如何有效解决公共品博弈中的合作困境，促进公共品的有效供给，已成为经济学、管理学、社会学等多学科领域共同关注的重要议题。

2. 本选题国内外研究状况综述

公共品博弈问题由来已久，一直是学术界研究的热点。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法被引入博弈论领域，为解决公共品博弈问题提供了新的思路。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括：
1.构建基于单智能体q-学习的公共品博弈模型:-定义模型的基本要素：包括智能体、状态空间、动作空间、奖励函数等。

-设定模型参数：包括公共品收益系数、成本系数、学习率、折扣因子等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验、结果分析等方法进行。

首先，将对公共品博弈理论和单智能体q-学习算法进行深入研究，构建基于单智能体q-学习的公共品博弈模型。

在模型构建过程中，将明确模型的基本假设、参数设置、状态空间、动作空间和奖励函数等关键要素，并设计基于q-学习的策略学习算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将单智能体q-学习算法应用于公共品博弈研究，探索该算法在解决公共品供给问题上的可行性和有效性，为公共品博弈研究提供新的研究工具和方法。

2.构建基于单智能体q-学习的公共品博弈模型，并通过仿真实验分析不同参数设置对博弈结果的影响，揭示智能体在公共品博弈中的策略学习机制，为设计有效的公共品供给机制提供理论依据。

3.探讨模型在实际公共品管理中的应用，为解决现实世界中的公共品供给问题提供可借鉴的思路和方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙浩,徐华,刘浩.基于q学习的多agent深度强化学习研究综述[j].计算机科学,2022,49(08):1-12.

[2] 冯奇,张维，黄敏.面向动态博弈的q学习算法综述[j].计算机科学,2022,49(01):15-24.

[3] 刘华骏,岳昆,张翼.演化博弈理论在区块链系统共识机制中的应用[j].计算机研究与发展,2021,58(09):1942-1960.