基于博弈论的网络控制模型及稳定性分析

为了提高网络的可控可管性,解决实际网络管理中不同博弈理论集成所面临的动态决策和系统控制问题,分析了基于典型博弈理论的网络控制模型的基本特性,讨论了主从博弈、非合作博弈和合作博弈3种典型博弈问题的相关性,提出了以非合作博弈为基础的网络控制模型,包括资源最优控制层面和服务最优控制层面,分别实现对网络设备资源和网络服务请求的控制.该模型在博弈求解中考虑了时间变量的影响以及博弈实体在博弈过程中动态关系的变化轨迹,从所有博弈者的动态策略及目标状态的基本关系来解决网络博弈问题,最终形成一个能整合网络各要素的控制系统,并通过建立该网络控制模型的基本状态空间方程证明了该模型协同控制均衡态的稳定性.     

复杂网络上的演化博弈研究

在自然界和人类社会中,合作行为是普遍存在的.如何理解自私个体之间合作行为的产生和维持吸引了来自各领域科学家的注意.目前,演化博弈理论被认为是研究合作行为的一个最有力的手段.随着复杂网络理论的迅速发展,复杂网络上的演化博弈受到广泛的关注.本文拟就复杂网络上的演化博弈研究做一综述,并对未来的研究提出展望.     

网络速率控制的博弈模型

传统的网络速率控制方案需要端系统用户合作以达到最优的网络性能.但是,当存在不合作端系统用户时,这些方案不可避免地会出现拥塞崩溃.为此,提出了一种非合作博弈网络速率控制框架,该方案基于非合作博弈论的Nash解的思想,博弈的各用户支付网络使用费并选择愿付价格以最大化自己的净收益.文中还设计了一种网络带宽定价机制,驱使自私用户流向社会最优解操作,并证明了该速率控制博弈可达惟一的Nash均衡点且带宽分配是有效与公平的.     

影响力异质性影响群体合作的演化

将进化博弈论与复杂网络相结合,借用经典的"囚徒困境"博弈策略来模拟研究个体之间在无标度网络中的合作演化行为.通过修改博弈规则,考虑不同个体具有不同影响力.模拟结果表明:个体影响力的差异性明显影响了群体的合作情况;不同影响力分布,有的可以促进合作的形成,有的却使群体很快陷入背叛的困境.     

联盟模式下云资源提供最优化算法

为了提高资源利用率和云资源提供者的收益,提出一种云联盟模式下基于合作博弈的资源提供算法.算法将资源联盟收益最优化形式化为线性规划问题,通过合作博弈核求解了该收益最优化问题,并证明了处于合作核中的资源提供策略同样是线性规划最优解.进一步,为了获得稳定的资源联盟结构,设计了基于离散Markov链的动态联盟构造模型,通过该模型可以得到收益最大化的最优联盟结构.仿真实验结果表明,对于具有博弈理性的资源提供者而言,资源联盟可以有效提高个体资源提供者的收益,同时,由于结盟代价的存在,稳定的联盟结构更加倾向于形成规模更小的联盟.     

复杂经济系统的演化博弈分析

经济系统是一类很有代表性的复杂系统，通过分析复杂经济系统的特性，用经济环境、资源、经济元、流四要素来描述经济系统，从个体的竞争一合作出发，应用演化博弈对复杂经济系统进行了分析，指出经济系统的发展过程在一定程度上是个体演化博弈的过程．     

小世界网络上的自我质疑动力学演化博弈

自我质疑更新规则是博弈个体对比各备选策略所得收益后选出最优策略的过程.本文研究小世界网络上一类具有利他或恶意伤害属性的自我质疑演化博弈.为获得长程连接和度的异质性对演化博弈模型的影响,我们分别研究二维正方格子、以正方格子为基础构造的同质小世界网络(度分布不发生改变,仅仅引入长程连接)和异质小世界网络(既有长程边也有度的异质性)三类空间结构.通过Ising模型相变理论和蒙特卡罗模拟获得以下结论:长程连接使博弈个体出现矛盾选择状态,类似于物理中的阻挫;度的异质性会影响作用在博弈个体上的外场,邻居越多外场越大;当存在正向外场时,长程连接促进合作的产生,而度的异质性抑制合作的产生.     

云制造环境下的演化博弈公差分配方法

针对云制造环境下复杂多样的制造资源对产品装配尺寸链公差分配的影响,提出了一种基于演化博弈的公差分配方法。首先以同属一个尺寸链中的各公差单元为博弈方,综合考虑公差设计方案的质量损失和资源价格两方面,将装配质量要求和成本转换为公差单元选择制造资源后的总支付,以公差单元对资源的选择为博弈策略,建立演化博弈模型;然后,构造模型的复制动力学方程,模拟不同用户的策略适应过程;最后,运用Lyapunov第二方法证明该模型能够收敛至演化均衡,并利用分布式迭代算法进行求解。以车身前端装配总成公差分配设计为例,验证该模型及算法的可行性与有效性,实验结果表明:质量损失系数对资源选择策略无影响,但会影响总支付;所提演化博弈方法与非合作博弈方法、线性加权方法相比,可降低公差分配方案的质量损失及总支付,平均降低了28.3%～54.0%和18.2%～63.6%。将该演化博弈方法应用于装配尺寸链公差分配设计,实现了云制造环境下依据公差设计进行制造资源的选择。     

集体风险投资公共品博弈的种群演化动力学的研究

集体目标的完成需要多个个体的参与贡献。然而每个个体都想最大化自己的利益,因此,研究贡献行为在自私个体中产生并广泛传播成了公共品博弈动力学的核心问题。通过建立一个具有集体风险的公共品博弈的理论模型,加入了增长因子这个因素,更加贴近真实,动力学的演化特征更加丰富,并借助复制动力学的演化分析,结果显示较高风险,较高增长回报下有利于合作的涌现。同时,个体的初始财富、集体目标、合作代价、参与博弈的个体数目等因素也会对种群产生影响。     

惩罚机制对影响力不同群体合作行为演化的影响

在无标度网络中,研究惩罚机制对群体合作行为演化的影响.采用进化博弈论中重复囚徒困境博弈策略,考虑影响力的多样化,模拟分析在影响力同质和异质网络中分别引入惩罚策略对个体间合作关系的影响.仿真结果表明:在影响力同质网络中,惩罚机制会激励合作行为;在度小节点影响力大的网络中,惩罚机制也同样提高了群体合作率;而在度大节点影响力大的网络中,惩罚会使群体中策略分布趋于一个均衡状态.     

正负网络效应共存的社交平台定价问题

针对资源的正网络效应和广告的负网络效应共存的社交平台定价问题,构建了双寡头博弈模型,给出了博弈的纳什均衡,分析了均衡情况下资源和广告数量以及平台收益如何变化.研究发现,平台提供的资源与广告数量之比(资源广告比)对平台具有至关重要的影响.平台对网络用户免费,实际成本通过广告费转嫁给了广告商.当资源广告比增加时,资源和广告的数量变化并不单调,而是存在一个转折点.为了使平台收益最大化,最佳的资源广告比总是在可行范围的两端.研究结果有助于揭示平台如何平衡资源和广告.     

基于合作博弈的网格资源管理研究

借鉴网格计算模型和博弈论思想,将网格环境中资源的分配问题转化为合作博弈问题,通过寻找合作博弈的纳什均衡点来解决资源的分配问题。提出了一种基于合作博弈的网格资源管理算法CGRM和作业调度算法GSA-CGRM来研究资源分配的均衡性问题,提出资源分配的新方法。     

变异机制在网络演化博弈中的应用

研究了加入回报机制的变异雪堆博弈。在矩阵的半张量积框架下,构建了该网络演化博弈的数学模型,与逻辑的矩阵表达相结合,该数学模型被表示成动态逻辑系统并转化成代数形式。对该动态逻辑演化过程进行分析,结合实例讨论了最终合作稳定性。     

基于模糊群决策理论的博弈联盟选择

研究在模糊博弈环境下如何选择合适的局中人形成优势合作联盟的方法.基于模糊不确定性理论,推广和改进了多属性群决策的Bernardo方法.将该方法应用于具有模糊资源约束的博弈联盟选择问题,给出了博弈联盟选择的模糊机会约束模型及求解方法.为现实博弈联盟选择提供了一种有效可行的模糊群决策方法.     

众包中基于博弈论的牛顿冷却定律应用

众包是一种可以高效解决复杂且困难问题的方法,但工人的恶意攻击行为会严重阻碍该方法的高效应用。为此,基于博弈理论,提出一种新的时衰收益策略模型来防止用户的恶意攻击行为。将参与者之间的交互建模为重复囚徒困境博弈,分析众包过程中的恶意攻击问题;使用基于牛顿冷却定律的时衰收益策略模型动态调节博弈双方的收益,改变博弈的纳什均衡;最后,使用股息贴现模型证明该策略模型的正确性。研究结果表明,该方案提高了合作用户的比例,降低了网络用户提供服务的成本,促进了网络用户之间的合作,解决了工人的恶意攻击问题。     

人情社会中企业合作创新水平分析

影响合作创新的因素有创新主体的知识资源结构、管理者学习能力、组织学习能力和社会网络能力,以及合作创新主体所处的产业集群形成阶段和技术创新的类型.根据这些因素,构造一个合作创新水平评价模型.运用该模型对人情社会的合作创新环境进行分析,得出的结论是人情社会中的合作创新水平是低水平.进一步通过对合作创新系统演化的稳定性分析,得到的结论是人情社会低水平的合作创新环境具有相当的稳定性.     

多小区认知无线电网络中基于非合作博弈的功率控制算法

功率控制技术是认知无线电网络的关键技术之一。本文对多小区认知无线电网络进行分析,建立非合作博弈模型,提出一种新的适用于多小区认知无线电网络基于非合作博弈的功率控制算法,分析指出了该算法存在唯一的纳什均衡,并通过数值仿真分析了该算法的性能,用户可以以相对较低的发射功率获得较高的效用和服务质量,具有一定的实用性。     

超密集6G 网络中的高效频谱资源共享方法

面对6G网络中用户密集化分布、频谱资源有限和分布式决策等挑战，提出了一种基于多维超图博弈的频谱资源共享方法。首先，根据6G网络太赫兹通信特点，设计了多维超图干扰模型，包括同频直接干扰、累计干扰和邻频干扰，通过降低多维干扰值以提升网络吞吐量。为实现分布式决策，将问题建模为超图博弈，并证明该博弈为势能博弈，至少存在一个纳什均衡点。然后，设计了基于同步最优响应的分布式频谱决策方法，求解频谱分配策略。仿真表明，所提的多维超图博弈实现了6G环境下分布式的频谱共享，与传统超图博弈方法相比，进一步降低了用户间的干扰水平，网络吞吐量大幅提升。     

基于非合作博弈论的异构网络选择算法

下一代异构无线网络中,垂直切换是保证系统性能的重要手段,切换执行前的网络选择更是研究的重中之重.针对现有异构网络选择算法仅从用户或网络角度考虑,且阻塞率和掉话率较高的问题,文中提出了一种基于非合作博弈的异构网络选择算法,通过综合考虑用户偏好、业务价格和准入代价得到最佳的网络选择方案.该算法从一种新的角度定义网络选择,通过网络间的博弈对用户请求进行分配.仿真结果表明,基于非合作博弈的异构网络选择算法既能获得更低的阻塞率、掉话率,又能实现负载均衡,从而更充分地利用异构网络资源,为更多的用户服务.     

合作演化与网络博弈实验研究进展

围绕合作的演化与涌现,本文基于两人囚徒困境和多人公共品博弈模型,重点介绍了近年来关于直接互惠和网络互惠的理论与实验研究进展.重复博弈为直接互惠的产生提供了必要条件.零行列式策略作为直接互惠中的一个新理论,近期被从理论与实验方面深入研究.零行列式策略是一种单步记忆策略,它可以单方面决定博弈双方的收益关系,这为探索人类决策行为规律提供了新工具.网络博弈实验研究发现,动态网络可以提升并维持人类的合作行为,而静态网络是否促进合作涌现尚存在争议.网络博弈实验有助于理解社会网络重要结构的形成机理与复杂系统中的行为涌现.