EWA算法在电力市场仿真中的应用

摘要：

基于代理的计算经济学已成为电力市场研究的一种重要方法,构建智能代理的学习模型是其中的重要研究内容之一.常用的强化学习和信念学习算法各有弊端,为此引进了一种综合了强化学习和信念学习的经验权重魅力值(EWA)算法,将其应用于电力市场仿真研究中,模拟发电商决策行为.基于混合代理和单一代理系统的仿真结果表明,EWA学习算法对市场参与者的行为有更好的描述,在参与者众多的大系统中较Roth-Erev算法更为先进、智能,具备更好的学习性能;EWA算法具备更高的捕捉博弈均衡的能力.

关键词：电力市场仿真、代理、计算经济学、经验权重魅力值算法、Roth-Erev算法

所属期刊栏目：34

分类号：TM7;F12

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2009ZM0309

在线出版日期：2011-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：46-50