利用 K-Means 聚类提升产消者合作博弈的可扩展性
计算工程、金融与科学
2020-08-03 v2 计算机科学与博弈论
机器学习
综合经济学
最优化与控制
经济学
摘要
在各类点对点能源共享市场结构中，一种基于合作博弈理论的模型为产消者协同调度其能源资源提供了明确的激励。然而，该模型的计算复杂度随参与者数量呈指数增长。为解决此问题，本文提出在大联盟优化之后对能源画像应用 K-means 聚类。该合作模型以“聚类后的参与者”运行以计算其收益分配，随后在各集群内的产消者之间进一步分配。案例研究表明，所提方法能在维持产消者高水平经济激励的同时，显著提升合作方案的可扩展性。
引用
@article{arxiv.1903.10965,
title = {Improving the Scalability of a Prosumer Cooperative Game with K-Means Clustering},
author = {Liyang Han and Thomas Morstyn and Constance Crozier and Malcolm McCulloch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10965},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 4 figures, 2 tables. Accepted to the 13th IEEE PES PowerTech Conference, 23-27 June 2019, Milano, Italy