基于能量采集的友好干扰机辅助下多中继系统安全传输方案

针对多中继传输系统在同信道干扰下面临的保密信息安全传输和系统节点能量受限的问题，提出了一种联合中继选择和基于能量采集的友好干扰机辅助的物理层安全传输方案。首先，建立基于解码转发(decode-and-forward, DF)中继模式的多中继系统模型。其次，当发射机仅获得部分信道状态信息时，在第一时隙，以最大化系统保密容量为目标，给出了一种最佳中继节点选择策略。同时，友好干扰机基于功率分裂(power splitting, PS)协议从合法信号和同信道干扰中采集能量。在第二时隙，友好干扰机利用采集的能量，向窃听者发送人工噪声，进行协作干扰，从而实现两个时隙保密信息的传输。接着，推导了系统的保密中断概率闭合表达式。最后，利用蒙特卡罗仿真方法分析了发射信噪比、同信道干扰源数目及干扰信噪比等参数对系统保密性能的影响，验证了理论推导的正确性，仿真结果显示所提方案具有更优的保密性能。     

公交与轨道交通的多维Stac kelberg博弈与均衡

指出公交和轨道交通的均衡发展是多维Stackelberg博弈过程,给出多维Stackelberg博弈和多维Nash均衡的定义,分析公交和轨道交通的博弈效用函数,以及其博弈的阶段性均衡解.实例分析表明:公交和轨道交通的均衡发展是以轨道交通为先导,公交尾随,城市居民参与,交管部门密切配合管理的追求系统最优的多维Stackelberg博弈过程,按照多维Nash均衡解来选择策略向量,公交和轨道交通的服务能获得阶段性全局最优.此研究有利于提高城市公交和轨道交通的服务水平.     

具有Stackelberg博弈特征的供应链定价协调

针对某些供应链在定价决策过程所具有的Stackelberg博弈特征，利用二层规划构建了供应链定价均衡模型，研究了供应链定价协调模型，并给出了批发价格折扣契约这种协调机制，为求解二层规划模型，给出了基于混沌搜索的启发式算法，最后用实例验证了结论。研究表明二层规划可以很好的用来模拟Stackelberg博弈，价格折扣契约能够协调供应链。     

串谋行为识别的间断连接无线网络数据转发机制

针对现有间断连接无线网络恶意节点检测机制缺乏对串谋恶意节点的有效识别和抵御方案,提出了一种串谋行为识别的间断连接无线网络数据转发机制。在认证节点历史状态信息的基础上,通过分析节点行为特征有效地识别串谋的恶意节点。在排除串谋节点干扰的情况下设计以信用度、协作度、连接度为联合指标的数据转发机制。仿真结果表明,所提出的机制在串谋节点的识别及抵御方面效果显著,提高了中继选择在面对恶意攻击时的健壮性,实现可靠高效的数据传输。     

具有Stackelberg博弈和网络外部性的扩展Hotelling模型

在具有不对称网络外部性的Hotelling模型中,引入Stackelberg博弈价格均衡.在放松厂商定位必须局限于消费者分布空间的假设后,相比较于传统的Nash博弈价格均衡结果,厂商通过Stackelberg价格博弈中可以选择更大的产品差异性,市场先进入者在均衡价格、市场份额和利润方面比后进入者具有先动优势.当网络效用系数相同时,市场先进入者所获得价格、市场份额和利润都大于其Nash均衡时所获得结果,市场后进入者所获得市场份额小于其Nash均衡的结果,但其价格和利润刖根据网络效用系数的不同而变化.     

基于信誉与共识的分布式智能入侵防御方案

当认知用户中存在恶意用户,特别是恶意用户间存在协作行为时,将给协作频谱感知带来极大危害。为有效抵御恶意行为,提出将信誉模型与一致性融合相结合的分布式智能入侵防御方案。每一次迭代过程,需要依据奖惩机制对认知用户的信誉值进行奖励或惩罚,进而将信誉值与一致性融合中的融合因子相结合,并共同作用于一致性融合过程。该方案下,智能的恶意用户将最终选择放弃恶意攻击。仿真结果表明,所提方案能有效抵御多个恶意用户(有协作/无协作)的攻击。与现有的3种防御机制相比,该方案具有更好的检测与防御性能。     

消费者偏好不确定下的双寡头企业竞争策略

在具有Stackelberg博弈均衡的Hotelling模型中,本文引入消费者偏好不确定性,研究其对企业竞争策略的影响.博弈的均衡结果表明:在消费者偏好不确定下,市场先进入者比后进入者获得更高的市场价格和利润;企业产品的均衡价格、利润、差异性和社会福利都随不确定性的增大而增大;在Stackelberg博弈均衡中获得的市场价格、利润、产品差异性和社会福利都大于在Nash博弈均衡中所获得的结果.     

面向多源多目标协作网络的中继选择方法

在多源多目标无线网络中采用最佳中继协作方法时,多个通信对有可能同时选择同一个节点作为最佳中继来进行协作传输,从而导致最佳中继冲突问题,进而对系统的协作性能产生严重影响。为了解决这一问题,提出了两种低冲突的中继选择方法,并将其扩展至功率可分配场景;同时,还提出了一种支持功率分配的分布式选择方法。仿真结果表明,所提方法在保证系统分集增益不变条件下,相比于已有方法,显著降低了中继冲突情况发生,改善了系统协作效果;并在性能接近于最优方法的前提下,有效降低了中继选择方法的复杂度。     

Ad hoc网络中继协作机制的博弈分析

针对Ad Hoc网络中的多跳通信需要自私节点间的数据分组中继,不使用协作的激励机制,提出了一种基于博弈论的解决方案。该方案通过建立节点间中继协作的无限次重复博弈模型,给出此博弈的纳什均衡中继策略TFT,并对其群体稳定性进行了分析。通过仿真表明,各节点根据网络拓扑结构变化速度的快慢调整TFT策略的宽容因子g,能够有效激励节点间的中继协作。     

不同权力结构下的双渠道供应链博弈分析

基于双渠道供应链成员权力的差异,构建制造商主导的Stackelberg博弈,零售商主导的Stackelberg博弈及同等权力的Nash博弈模型,探讨三种博弈对渠道价格、需求及博弈参与者利润的影响。研究发现:(1)当需求交叉价格弹性系数为0时,三种博弈策略对双渠道供应链竞争均衡解的影响是无差异的。(2)当需求交叉价格弹性系数不为0时,在零售商(制造商)主导的Stackelberg博弈下,传统渠道(直销渠道)定价最高,此时的传统渠道(直销渠道)需求最小,而传统渠道需求(直销渠道需求)却在制造商(零售商)主导的Stackelberg博弈下最大;制造商和零售商都愿意选择放弃权力而愿做Stackelberg博弈跟随者,且Nash博弈始终是博弈参与者的严格下策。最后通过算例分析,进一步检验了所得结论的有效性。     

Ad-hoc网络中基于博弈论和粒子群优化的协作算法

为了促使Ad-hoc网络中的“自私”节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法（Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization, NGPSO）在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益;在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的NGPSO算法能使源节点和中继节点达到最优收益;和中继节点固定功率转发相比,所提出的NGPSO算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。     

订单生产方式下供应链买卖双方1:n协调订货批量模型

供应链中的每个节点既是后一节点的供应商,又是前一节点的顾客。供需关系始终贯穿着整个供应链。因此,供需双方批量研究是供应链管理的一个最重要也最基本的内容之一。在传统模型的基础上给出供需双方通过线性价格折扣政策的Stackelberg博弈模型,并给出一个算例加以说明。     

混合编队协同空战电子支援干扰功率分配方法

针对电子战飞机和战斗机编队协同空战条件下电子支援干扰功率分配问题进行研究。根据电子干扰的功率条件建立电子干扰压制距离模型;基于电子压制距离构建作战优势模型,得到压制功率与作战优势之间的函数关系;以编队作战优势最大化为目标函数建立功率分配优化模型。最后,对模型的合理性进行仿真验证。结果表明,所建立的功率分配方法能够进行合理的功率分配,实现最优干扰效能。     

基于变效能因子的Lanchester协同干扰最优功率分配

针对协同电子干扰中的功率分配问题,分析了电子干扰与作战效能之间的数学关系,并以此为基础建立了变效能因子的Lanchester平方律扩展模型。以模型的状态方程构建目标函数,在作战编队干扰功率总量恒定的约束条件下,分别分析求解了红方在资源与火力处于优势与劣势情况下的电子干扰的最优功率协同分配策略,并给出了详细的数学推导过程。仿真结果表明,该协同功率分配策略能够实现整体作战效能与干扰效能的最优化,即模型的合理性得到了验证。     

一类基于进化博弈的多主多从Stackelberg对策算法

当Stackelberg对策具有多主者多从者时，传统的Stackelberg模型求解算法从方法上将面临困难，因而文章着重研究了多主多从Stackelberg对策的算法．建立了具有多主多从的Stackelberg对策模型，给出了基于进化博弈论的模型求解算法．同时，考虑到成员之间可能存在合作关系，对联盟利益分配问题进行了初步探讨．最后，给出了一个两主两从Stackelberg对策算例，应用所提方法进行了分析，结果表明两主者合作时对从者不利，而从者是能从主者非合作竞争中渔利的．     

基于GA-RL的进化博弈求解主从博弈结构的供应链协调问题

供应链协调问题多数基于主从博弈结构建模,但如果研究对象是相对复杂的供应链结构.理论求解主从博弈问题就变得困难.因此从求解一对一的供应链协调问题开始,针对主从博弈问题的特点,利用个体学习的进化博弈仿真手段,设计了经销商利用经验分布的预期随机需求的信念更新模式与最优反应的决策模式,为生产商分别设计了基于强化学习的信念更新模式与基于遗传算法搜索策略空间的决策模式,并将两者有机结合,取得了博弈问题的均衡解并且验证该解与理论求解结果一致,为进一步求解复杂问题提供了新的途径.     

基于博弈论的逆向供应链定价策略分析

逆向供应链与传统供应链不同,传统供应链中的定价策略在逆向供应链中不再适用.为了解决该问题,基于单一制造商和单一零售商构成的逆向供应链系统,应用博弈理论对废旧产品回收的定价策略进行研究.分别得出了两个非合作博弈的均衡解(斯坦克尔伯格均衡和纳什均衡)和一个合作博弈的均衡解(联合定价),并进一步对各种定价策略的效率进行了分析.     

一种采用混合抗干扰方法的路由恢复机制

针对工业无线传感器网络中的干扰攻击问题,得出一种基于WirelessHART图路由的被干扰攻击节点路由恢复机制。通过干扰攻击检测方法获取被干扰攻击节点与干扰攻击区域,利用非协调跳频扩频技术生成被干扰攻击节点与周围节点的跳频序列,从而进行传统跳频扩频,对被干扰攻击节点进行再检测,结合路由代价与WirelessHART图路由算法将被干扰攻击节点恢复到网络中。仿真结果表明路由恢复机制能够帮助被干扰攻击节点消除干扰攻击影响,并在保证吞吐量的情况下成功加入到网络中。     

纵向合作广告的微分对策模型研究

基于单一制造商与单一零售商所组成的渠道结构,假设零售商广告促销活动对制造商品牌商誉存在消极影响,运用微分对策的方法,分别考察了动态架构中Nash非合作博弈、Stackelberg主从博弈以及协同合作博弈情形下制造商与零售商的最优广告策略,并对此三种博弈结构下的反馈均衡结果进行了比较分析,发现协同合作博弈情形下的系统利润、制造商和零售商广告投入都要优于非合作博弈情形时的对应值.     

基于微分博弈的网络众包违约风险控制机制研究

本文以平台和参与者(雇主和服务商)组成的网络众包系统为研究对象,基于微分博弈理论构建了众包交易过程中平台的违约监管行为和参与者的违约控制行为的博弈模型,研究了双方在独立决策情形、平台激励下的Stackelberg博弈情形和双方一致决策情形下的不同博弈策略.研究表明,当满足一定条件时,从众包平台和参与者的独立决策情形到众包平台激励下的Stackelberg博弈情形,再到双方一致决策情形,平台和参与者的收益以及众包系统的总体收益都呈增加趋势.众包平台可以通过设计激励机制和监管机制影响双方收益率来降低参与者的违约风险,合理选择最优的策略行为,实现帕累托改进.另外,本文基于猪八戒等网络众包平台的调查分析进行了参数设置,通过数值分析验证了所构建的理论模型.