不确定性环境下的多阶段军事对抗决策方法

以超博弈为理论基础, 将博弈论和决策论相结合研究不确定性环境下的多阶段军事对抗决策模型及求解方法. 集结每个阶段能够反映敌方信念的多个博弈子情景得到全时域情景集合, 通过分析各个全时域情景的纳什均衡预测敌方可能采取的综合均衡策略; 然后将全时域情景集合再次集结为全局情景, 在风险容许的范围内有针对性地选择期望效用较大的己方策略. 算例分析结果表明, 该方法可以有效应对不确定性, 所选己方策略至少不劣于综合均衡策略,并可能严格优于它.     

区间值双矩阵博弈的均衡策略

基于区间值偏序关系理论,研究了区间值双矩阵博弈均衡策略的确定问题.利用区间值的相对优势函数和模糊偏好比刻画和度量局中人对区间值支付的模糊偏好,提出了区间值双矩阵博弈满足不同序关系的均衡策略概念.针对局中人具有模糊偏好和不同的风险态度的博弈环境,建立了模糊优势支付矩阵和风险模糊优势支付矩阵,给出了该环境下均衡策略确定的方法,为现实博弈均衡的确定提供了有效的途径.最后通过算例予以说明.     

子博弈精炼纳什均衡非均衡路径极小极大化精炼法

给出均衡精炼的极小极大化准则 ,在子博弈精炼纳什均衡非均衡路径上对均衡策略进一步精炼选择.     

基于可信任第三方的网上诚信交易机制设计

面对网上交易过程中存在的买卖双方双边囚徒困境问题,设计了带有集体声誉的可信任第三方主体机制(CRTTP),采用注册费用和惩罚欺诈等形式能够实现网上诚信交易。通过构建不完全信息动态博弈模型和重复博弈模型,研究表明:在短期交易中,诚实交易者会在第1阶段选择注册CRTTP,买卖双方在第2阶段都会选择诚实交易,并给出了机会主义交易方在第1阶段参与注册CRTTP的纳什均衡条件;在长期交易中,当支付罚金和欺诈损失率满足一定条件时,交易双方的子博弈完美纳什均衡是双方都选择注册CRTTP并诚信交易;通过数值分析还显示,第三方平台的惩罚因子和交易提成设置越大都会降低欺诈交易方支付CRTTP罚金的可能性。     

基于CIS值的双边链路形成策略优化两型博弈方法

博弈论作为网络形成模型求解的主流工具,在该领域得到了广泛应用,但现有研究主要采用合作或非合作的单一博弈论方法对网络形成问题进行求解,未能很好地反映问题实质。对此,采用非合作-合作两型博弈方法,研究网络链路形成的策略优化问题,可以有效地结合非合作阶段的策略设计与合作阶段的联盟收益分配。首先,在非合作博弈阶段,进行策略设计并形成第二阶段合作博弈的竞争局势。其次,在合作博弈阶段,基于第一阶段非合作博弈的竞争局势,形成联盟及其合作博弈,并采用Semi-CIS值求解各个竞争局势下合作博弈的局中人(节点)分配值。然后,将得到的分配值作为第一阶段非合作博弈的局中人支付值,计算非合作博弈的纯策略纳什均衡解,进而得到双边链路形成的两型博弈模型的最优解(链路连接)。最后,通过数值实例验证了所建模型与方法的有效性和可用性，为研究更加复杂的网络形成问题提供了理论方法。     

证券组合投资分析的进化博弈方法

给出证券组合选择的一个进化博弈方法。将证券市场看成投资者群体博弈，其中财富流入更成功的投资策略，证券的价格由市场出清条件决定。在投资者为风险中性的假设下，我们指出惟一的纯策略Nash均衡是所有投资者按证券的(归一化后)期望收益成比例地分配财富，即根据证券的基本价值投资。进一步我们证明了该Nash均衡策略是Schaffer意义下的进化稳定策略。     

不完全信息下的群体决策仿真

为研究互联网个体交互,描述网络舆论演化与群体意见形成,建立了人员个性不完全信息博弈的策略选择模型,并对其进行了仿真和分析．根据网络交互的信息不对称性,提出了基于个体自信程度的不完全信息的支付矩阵,并使用海萨尼转换分析了博弈的贝叶斯纳什均衡;进一步地引入了个体记忆,通过交互进程更新了个体对邻居个性的认识．仿真结果表明,在不完全信息环境下,系统收敛时间更短,信息传播更快．研究内容有助于理解网络事件更易产生一致意见的演化规律,为网络舆论的引导策略提供参考和借鉴．     

供应链多边谈判中的买方承诺战术

通过将买方策略纳入供应链多边谈判,探讨了买方承诺战术的最优策略选择.承诺阶段买方的三种策略为后视策略、朴素策略和前视策略.将多边谈判看作一个完美信息动态博弈,进而给出了其子博弈完美Nash均衡解.结果表明,前视策略为买方承诺战术的劣势策略,而后视策略和朴素策略的选取依据单个供应商讨价还价力和供应商个数而定.当供应商讨价还价力足够强或供应商个数足够多时,买方关注的重点应为局部的双边谈判;当供应商讨价还价力足够弱或供应商个数足够少时,买方关注的重点应为多边谈判全局.     

基于Orness测度的多阶段不确定语言信息优化集结

研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题. 建立了多阶段不确定语言信息集结的TOPSIS分析框架, 以贴近度思想表征各方案单阶段绩效; 基于决策矩阵信息和Orness测度约束, 建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确定模型, 考虑了主观偏好和方案决策信息对阶段权重的综合影响; 设计各方案贴近度范围分布估算模型, 解决多阶段决策过程中的决策风险问题; 建立了Orness测度的参数灵敏度分析模型, 探讨不同取值范围对方案多阶段优选排序的影响. 算例说明了方法的应用步骤和可行性.     

夸大风险损失索赔欺诈博弈问题

建立了夸大风险损失索赔欺诈博弈模型,然后分析了保险双方的博弈策略选择及其可能达到的均衡。研究表明,博弈模型存在某种形式的精炼贝叶斯纳什均衡,但如实告知不是被保险人的子博弈精炼纳什均衡。要使被保险人履行如实告知义务,一方面要加大对保险欺诈的处罚力度,另一方面要尽可能进行认真深入的核赔查勘。     

具有不同时间偏好的反恐重复博弈分析

面对着恐怖主义威胁的日益长期化,政府、平民和恐怖分子表现出不同的时间偏好.本文构建了具有不同时间偏好的反恐重复博弈模型.首先构建了政民协同反恐和反恐失利两种反恐情景下的阶段博弈模型.然后,博弈方在重复博弈中的策略设计为分别采取了趋于均衡的随机化策略以及采取趋于偏离的随机化策略,比较了两种随机化策略下不同时间偏好和参与方偏离行为对于博弈支付函数的影响.研究结果表明,首先,随着政府或恐怖分子采取的随机化策略趋于稳定其将注重长期收益,随着政府或恐怖分子采取的策略愈发非理性和不稳定他们的行为将趋于短期化.其次,由于政府、平民和恐怖分子在反恐博弈中接近于零和博弈,因此任何一方采取非均衡的随机化行为都将导致其它两方收益的上升,但是政府和平民之间存在着一损俱损、一荣俱荣的政民协同效应.第三,如果恐怖分子采取了趋于均衡的随机化策略,则政府充分利用恐怖分子的失误实现短期收益最大化.但是,如果恐怖分子采取了趋于偏离的随机化策略,则政府注重制定长期的反恐策略.     

关于欧盟航空碳税应对策略的Stackelberg博弈模型分析

本文首次应用非合作博弈方法研究了欧盟航空碳税的应对策略. 将其他国家应对欧盟航空碳税的策略分为四种：不抵制、拒绝交纳、反制征税和可置信威胁,通过建立Stackelberg模型研究了航空碳税博弈中双方国家和航空公司的最优选择,并对这四种应对策略进行了比较. 分析结果表明,“拒绝交纳"航空碳税比”反制征税"效果好,理论上验证了我国目前正在采取的应对策略是当前最优的. 本文的创新在于研究了航空碳税这一新的重要国际问题,首次将航空碳税的应对措施归纳为四种,并且建立Stackelberg博弈模型对这一问题开展定量分析.     

基于分级诊疗体系的下转决策及支付机制研究

在分级诊疗体系下,运用M/M/1排队与博弈论,构建了从综合医院到社区医疗服务中心转诊的期望效益函数模型.获得了医院的均衡下转率及均衡效益,研究发现病人对综合医院越偏好,医院的均衡下转率越高;两阶段治疗划分标准的差异性越低,均衡转诊越低以及对医院越有利.给出一种支付策略,有效刺激了综合医院将病人下转,并实现了综合医院、社区医疗服务中心及整个医疗系统的共赢.通过数值实验探讨了支付费用对均衡下转率及均衡效益的影响,并比较了支付策略下、非支付策略下的均衡下转率与均衡效益等,进而给出一些管理启示,为转诊有效实施提供理论支撑及政策参考.     

"鹰鸽博弈"的量子分析

在经典的“鹰鸽博弈”中，纳什均衡为一方采取“鹰”策略，而另一方采取“鸽”策略。本文使用量子博弈的方法研究经典的“鹰鸽博弈”，通过量子策略给出了一个不同于经典博弈的新的纳什(Nash)均衡，即博弈双方均采取“鸽”策略，从而达到帕累托(Pareto)最优。     

基于双边资金约束供应链的均衡组合融资策略

针对上下游企业均发生资金约束的供应链,考虑了两种由交易信用与银行融资组合的融资策略,建立了包含供应商、零售商以及银行在内的动态博弈模型,分别给出了两种组合策略下的最优批发价,订货量以及贷款利率,进一步从供应链成员企业和银行的角度比较了这两种组合融资策略.最后通过数值算例分析了零售商的资金水平对供应链融资系统绩效的影响.研究发现:对于双边资金约束的供应链而言,延期付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略;当供应链极度缺乏资金时,对于零售商和银行而言,提前付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略,对于供应商而言,延期付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略.     

房地产征收补偿的TOPSIS多维公平均衡评价

公平补偿是房地产征收补偿的核心原则,化解房地产征收补偿极端争议的有效途径是寻找关联主体一致认同的公平均衡.将寻利公平、损失规避和参考依赖三种行为偏好集合于同一分析框架构建的多维公平均衡能有效推动关联主体公平信念判断的一致性转变.房地产征收补偿的TOPSIS多维公平均衡评价视寻利公平、损失规避和参考依赖为判断房地产征收项目是否公平补偿的三个评价准则,视不同的策略组合为评价方案,构建多维公平博弈矩阵,采用TOPSIS法排序,得出多维公平博弈均衡解.案例分析证明多维公平均衡能有效推动关联主体公平信念判断的一致性转变,房地产征收补偿极端争议得以化解.     

武器-目标分配问题的粒子群优化算法

建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略B的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。