基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制

针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。     

基于多元公共品演化博弈的无人作战集群策略占优条件

如何提高集群中合作者占比, 是无人集群作战中自主协同的关键问题之一。基于多元公共品演化博弈框架, 对无人作战集群策略占优条件进行了理论推导和特性分析。首先，给出无人集群自主协同需求, 建立基于愿景驱动的多元演化博弈模型。然后，以平均丰度函数为出发点, 理论推导多元演化博弈的合作策略占优条件。在此基础上, 针对线性和带门限值的两类公共品博弈, 仿真分析收益系数、愿景水平、门限值等参数对策略占优的影响, 获取两类博弈模型的策略占优特性。最后, 依据特性分析结果, 给出实现无人集群合作策略占优的建议, 为无人集群作战的机制设计提供决策支持。     

面向策略多样性的无人集群合作演化建模及仿真

针对无人集群自主协同时作战单元策略选择多样性问题，基于无标度网络，引入公共物品博弈理论，改进愿景驱动机制，构建无人集群合作演化模型。首先，理论推导出集群作战单元总效能解析表达式。然后，仿真分析多样性策略选择情况下，收益系数、愿景水平、策略数量、成本等各类参数变化对无人集群合作水平的影响。最后，据此给出无人集群作战中有效应对多样性选择的合理建议，为无人集群的自组织协同提供决策支持，为有关理论研究转变为实际军事应用提供理论支持。     

多人雪堆演化博弈在愿景驱动规则下的扩展平均丰度函数

随着博弈理论的深入研究,演化博弈模型在许多社会现象和经济问题的分析中得到了广泛应用.演化博弈模型将策略更新规则引入状态转移方程,得到相应的马尔可夫链,从而研究种群演化状态.当此马尔可夫链无吸收态时,采用平均丰度函数来研究种群演化状态.采用策略更新规则中的愿景驱动规则,通过分析马尔可夫链的平稳分布导出了扩展平均丰度函数.同时,通过将多人演化博弈模型应用于雪堆演化博弈中,得到了多人雪堆演化博弈模型的扩展平均丰度函数.采用数字分析的方式,计算分析了相应参数对平均丰度函数的影响,结合具体案例研究了参数变化如何影响企业在博弈中的行为.研究表明可以通过改变相关参数来提高合作者的占比,这一结论为在实际应用中如何调控相应参数以促进合作指出了方向.     

高校教师从教行为演化路径

为了研究一些要素对高校教师从教行为演化路径的影响,采用演化博弈理论和方法建立了高校与教师行为交互的演化博弈模型,研究了决策参数变化对演化结果的影响,用数值仿真展示了高校和教师各自的成本、收益等参数的改变和初始条件的变化对演化结果的影响。研究发现:高校教师从教行为路径演化系统既可以向良好状态进化,也可以向不良状态演化,并形成"锁定";系统最终演化到哪种状态取决于各种策略下高校和教师的相对收益;通过参数调控可以优化高校教师从教行为的路径演化,诱导微观个体行为朝着良好的方向发展。     

有限理性下的演化博弈与合作机制研究

指出了以Nash为代表的经典博弈论及其纳什均衡解在完全理性假设下的理论缺陷,从而引入有限理性下的演化博弈论.介绍了演化博弈论中策略进化的思想,提出有限理性的实质是怎么去学习,进而探讨了演化博弈中的各种学习模型.介绍了基于个体的学习模型和网络上的演化博弈研究进展;提出了用演化博弈去解释现实复杂网络的设想;分析了网络结构和博弈策略的互演化思想.讨论了演化博弈框架下合作的进化及合作机制的研究进展.最后,对演化博弈今后的发展趋势和研究方向给出了评述.     

自然保护区立法中部门合作的演化博弈分析

针对自然保护区立法工作中涉及管理部门多、责权关系交错复杂、各部门保护投入和利用收益冲突问题,运用演化博弈理论方法,建立部门合作关系的演化博弈模型,分析立法过程中利益部门合作的动态演变过程,重点讨论了合作产生的超额利润、合作所投入的初始成本、自然资源服务能力、贴现因子等影响系统演化行为的几个参数变化及控制方法,并根据模型分析提出了相应的对策建议。研究结果表明,各部门策略的演化方向与博弈双方的支付矩阵相关,并受到系统初始状态的影响。自然保护区立法中应正确引导各个利益主体部门趋于合作,遵从部门合作收益的极大化原则,建立良好的立法环境以及坚持长远的观点,才能建立科学合理的自然保护区法律制度,实现自然保护区保护和利用共赢的目的。该模型的建立既丰富了环境立法的理论和方法,同时为自然保护区立法实践工作提供指导。     

基于复杂网络与随机动态稀释机制的演化博弈分析

借助复杂网络的理论与方法，以演化博弈理论为基础，提出了随机动态稀释机制，并探讨了该机制对复杂网络上演化博弈的影响。对无标度网络、小世界网络和规则网络这三种典型网络上的博弈过程进行了模拟，并分析了结果。通过同质性网络与异质性网络上合作行为的比较研究，发现随机动态稀释机制能使同质性网络产生局部异质性，从而促进合作。并且当随机概率P=P^＊时，会出现最佳合作行为。     

基于供应链成员风险态度的行为演化研究

为研究供应链成员的风险态度对供应链中断风险的影响,采用演化博弈理论方法,建立了供应商与零售商行为交互的演化博弈模型,研究了决策参数的变化对演化结果的影响,并用数值仿真展示了决策参数的不同取值和初始条件的改变对演化结果的影响。研究发现,供应商和零售商风险态度的路径演化系统收敛于两种模式,既可以向良好状态演化,也可以向不良状态演化,并形成"锁定";通过调节参数,系统可以跳出不良"锁定"状态。     

基于态势演化博弈的无人机集群动态攻防

针对无人机集群动态攻防问题，提出了态势演化博弈模型。首先，从基地与守方无人机集群相互作用以及攻防双方动态斗争角度出发，构建了攻方无人机与守方无人机的态势演化博弈模型。其次，设计了同态势演化博弈模型相对应的态势评估函数，使每阶段个体的策略选择都为该阶段的最优解。然后，根据策略选择，结合社会力模型，驱动无人机向指定目标运动，完成攻防双方无人机集群的动态对抗。实验结果表明，无人机集群的动态运动符合空战情况，验证了基地在具备功能时的优越性，以及设计的态势演化博弈模型能够实现无人机集群对抗决策的自适应选择。     

具有惩罚策略的公共物品博弈与合作演化

采用演化博弈方法,研究具有代价的第二方惩罚机制对于公共物品博弈均衡选择及群体合作行为的影响.将群体策略选择过程描述成一个多维马氏过程,通过极限分布分析系统演化稳定状态.分别考虑只对背叛策略进行惩罚的一阶惩罚机制和同时对背叛及不惩罚背叛的合作(二阶背叛)都进行惩罚的二阶惩罚机制.研究发现,与一阶惩罚相比,二阶惩罚机制可以在更大参数范围内促进群体合作的产生,系统存在选择不同均衡结果的惩罚参数临界值.并将结果与复制动态模型进行了对比.     

替代型公共品提供的激励问题博弈分析

运用非合作博弈方法,建立带参数的替代型公共品提供博弈,分析公共品自愿提供过程中,政府策略选择对促进个体行为的影响,以及贡献者的策略选择问题,并进一步讨论公共品自愿提供的激励机制。通过构造公共品提供的合作博弈,得到其核心与公共品提供的林达尔配置统一,因此是满足个体理性和集体理性的配置方式。     

多元偏好、社团结构与网络合作涌现仿真研究

在综合考虑复杂社会网络高集聚性、无标度性以及"社团结构"的基础上,依据"囚徒困境"博弈,建立了基于多元偏好的复杂社会网络演化博弈模型,创新性地将节点影响力运用于博弈策略的更新规则中,并利用Matlab平台进行仿真。从宏观特征和微观结构两方面,通过对照仿真实验,系统研究了多元偏好、社会网络的"社团结构"以及外部连接对合作涌现的影响及其作用机理。研究发现,多元偏好特征下社团结构特征影响主体的异质性期望水平;"社团结构"可以促进合作行为的涌现;社团外部影响力对合作涌现的影响与社团规模有关。     

仿真网格中资源分配的进化博弈研究

网格环境中用户的有限理性使得资源分配不能直接实现纳什均衡.针对网格用户理性的局限性,提出了一种基于进化博弈的网格资源分配策略,从动态角度来考察网格用户群体行为的演化过程.该策略先将网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人博弈;然后建立了用户之间的进化博弈模型,利用复制动态方程求得用户出价博弈的进化稳定策略;最后研究了不同情况下用户群体的进化稳定点和评估函数特性.仿真实验结果表明进化博弈方法能够通过反复博弈使得网格用户不断学习并调整策略,逐步达到进化稳定均衡,从而实现了网格资源的优化分配.     

无人机集群任务规划方法研究综述

无人机集群以其高度的灵活性、广泛的适应性、可控的经济性,拥有越来越广泛的应用潜力,受到国内外的高度关注。任务规划是无人机集群应用的顶层规划，是根据任务环境态势、任务需求、自身特性等要求进行的综合调度，从而建立无人机与任务的合理映射关系，维持机间合理协同合作关系。本文从基于逻辑与规则的自上而下式任务规划和基于集群智能涌现的自下而上式任务规划两个方面,对无人机集群任务规划技术现状进行了全面的总结,分析了当前无人机集群任务规划技术研究应当关注的若干发展方向。本文的工作对于全面了解无人机集群任务规划技术现状具有重要参考意义。     

一种高聚类幂律可调网络异质配置模式下的公共品博弈研究

为了研究网络结构与演化博弈之间的关系,提出了一种基于网络内部"三角结构"与"内部演化"演化机制的高聚类幂律可调的网络模型。该网络模型具有无标度网络幂律分布的特性,且具有更高的聚类系数。在该网络模型的基础上,研究了异质配置模式的公共品博弈,即根据网络中的节点与其一层邻居和二层邻居中合作者数目的多少来决定公共品博弈中合作者的投入差异,并通过一个调节因子来调节投入差异的异质性程度。最后仿真证明,该异质配置模式演化博弈模型在高聚类幂律可调网络模型上可以快速达到纳什均衡,且存在一个调节因子的最佳范围能够促进合作的涌现。     

发电企业经营博弈过程中的效仿行为仿真研究

提出一种基于Swarm的仿真模型,对信息不完全市场下发电企业经营过程中的静态、动态和学习演化行为进行仿真.模型刻画了发电企业利用在博弈过程中所获取的信息,不断修正自己行为规则的演化过程.通过仿真发现:具有效仿能力的发电企业的平均供电量高于不具有效仿能力的发电企业;市场退出机制能够促进发电企业进行行为优化,最终生存在市场上的是能够准确预测对手的发电商,此时发电企业平均供电量高于无市场退出机制下发电企业;在无退出机制下,由于缺乏优化决策的激励,采用优化博弈模型的发电企业的个数较少.