【摘 要】
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为提高群智群算法在经济学博弈数值实验中的运算效率,有效解决博弈人数或策略数较多情况下的可计算性,使用了基于粒子群PSO混合纳什均衡近似算法,并结合GPU计算技术和CUDA算法工具,对有限策略下的完全信息静态博弈求解算法进行了并行化实现。实现中使用了动态并行、统一地址、Stream流等CUDA并行计算技术,采用数据流分解算法和矩阵分块运算等计算技巧;提出了基于上述算法与连续策略离散化方式相结合的逼近
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为提高群智群算法在经济学博弈数值实验中的运算效率,有效解决博弈人数或策略数较多情况下的可计算性,使用了基于粒子群PSO混合纳什均衡近似算法,并结合GPU计算技术和CUDA算法工具,对有限策略下的完全信息静态博弈求解算法进行了并行化实现。实现中使用了动态并行、统一地址、Stream流等CUDA并行计算技术,采用数据流分解算法和矩阵分块运算等计算技巧;提出了基于上述算法与连续策略离散化方式相结合的逼近求解算法,存在唯一纯策略均衡点的连续策略博弈的纳什均衡近似求解问题。通过排污博弈、古诺博弈等经济学博弈模型数值仿真,论证了在GPU帮助下通过增加粒子群数量方式,能有效缓解“PSO算法无法保证收敛到全局最优,甚至是局部最优”的问题,同时还论证了并行设计后的PSO算法在求解博弈人数或策略较多的博弈模型上的可行性和效率性。
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