n人0-1理性博弈的严格纯Nash均衡和期望均衡求解法与期望均衡分析

为了解决每个参与人恰有两个行动且极大熵准则以及每个参与人都完全不知道其他参与人的行动信息是全体参与人的共同知识的多人策略博弈的可能出现局势,给出了严格纯Nash均衡和期望均衡的求解法和最可能局势的分析法及其用应例子。以二进制和十进制数为基本工具,证明了严格纯Nash均衡的一个求解算法,基于全体参与人上述共同知识系统,给出了一个明显的期望均衡求解公式。通过设定参与人的效用为未知参数并根据期望均衡求解公式,由解不等式组的方法提出了期望均衡分析法。研究表明,此类常用博弈的特殊性致使两种均衡和期望均衡分析计算简洁。实例分析表明,此法可快速计算出博弈的严格纯Nash均衡和期望均衡,由期望均衡分析法给出的结论由传统方法无法得到且更加符合实际。     

基于进程的Agent体系仿真模型框架

在体系对抗仿真中,如何表示作战实体的决策行为是一个难点。进程交互仿真方法由于其面向实体描述,可以给出针对特定实体的完整行为序列,不需要建立大量关联关系复杂的事件例程和活动例程,易于描述实体完整的生命周期,因此采用进程交互仿真可以大大减少Agent复杂行为表示的难度,可以为Agent行为提供一种更加自然的表示方法,大大增加Agent行为建模的效率。本文分析了基于进程的Agent仿真调度策略,提出了基于进程的体系仿真模型框架和体系仿真模型调度过程,并针对作战实体的决策行为讨论了作战实体的决策行为原语和行为组合进程。     

基于Agent的网络化防空导弹体系仿真分析

网络化防空导弹体系是未来防空导弹作战体系的发展趋势。作为一个全新的复杂作战体系,采用基于Agent的建模仿真(Agent-based modeling and simulation, ABMS)方法进行仿真分析是支持其论证工作的有效途径。以分布式无中心节点网络化结构为基础,分析了该体系的结构和新型作战特点;设计了基于Agent的网络化防空导弹体系仿真框架,包括仿真实体类型及关系、实体交互框架、Agent内部结构以及行为规则;通过一个作战想定,详细分析了网络化结构下防空导弹体系的信息优势、决策优势和作战优势,并在相关方面提出建议。     

海上基地攻防博弈模型及纳什均衡策略研究

针对海上保障基地安全的反潜资源调度是当前海上作战指挥的主要问题，通过分析海上利益冲突中敌我双方的攻防策略及约束条件, 建立了反潜资源调度的不完全信息零和博弈模型和对应的收益矩阵。考虑敌方为理性对手和非理性对手2种情况, 分别提出了求解小规模问题精确解的线性规划算法和求解大规模近似解的改进迭代算法, 并进一步给出了对应纳什均衡和最优反应的求解步骤, 得到了反潜资源调度博弈的混合策略。通过仿真实验验证了算法的复杂性、可行性和有效性, 并分析了混合策略的适用环境。     

基于Nash均衡的地空导弹兵混编群火力运用策略

建立了地空导弹兵混编群作战模型。该模型是一个离散、带有战斗力损耗的战斗状态向量空间模型。在混编群作战模型的基础上,给出地空导弹兵混编群火力运用目标函数,明确地空导弹兵混编群最优火力运用策略是混编群内各火力单位的最优射击策略组合,称为混编群火力运用的Nash均衡策略。针对求解地空导弹兵混编群火力运用问题的特点,改进了免疫粒子群算法,并验证了算法正确性。通过仿真得到地空导弹兵混编群火力运用策略,并给出战术解释。     

公共交通网络系统的广义Nash经营博弈模型

对公共网络系统的经营博弈问题进行了研究研究，以公交车车费作为经营者的决策变量，建立了经营者之间广义Nash均衡博弈模型，并表示为一个拟变分不等式问题，证明了所了得到的效用函数是凹函数，从而保证了广义Nash均衡解的存在性，并将求解拟变分不等式问题，转化为求解一个等价的一般变分不等式问题。最后，给出了详细的算例分析。     

基于分布式仿真的C4ISR效能评估系统设计与实现

C4ISR是取得信息化战争中信息优势的根本保障,评估其对作战结果的影响是一个具有挑战性的难题。依据C4ISR系统作战效能评估的需求提出了基于战场实体的C4ISR体系对抗仿真评估系统总体结构,重点研究了对抗条件下C4ISR系统作战效能评估指标体系和评估模型。针对仿真实现的需要,分别建立了信息优势和决策优势定量化度量公式,给出了信息优势和决策优势评估算法。最后,结合具体战役作战想定分析了仿真评估结果,验证了评估模型的合理性、有效性。     

可组合的Agent体系仿真模型框架研究

当前基于Agent建模仿真(Agent based modeling and simulation, ABMS)方法被军事仿真界普遍认为是军事作战研究、特别是网络中心战(network centric war, NCW)环境下的网络中心作战研究的最佳方法。针对体系效能评估应用,需要在统一的作战概念框架下形成可重用的体系模型框架,能够根据体系(system of systems, SOS)效能评估需求定义和灵活组合不同的作战实体Agent模型,支持对不同体系效能评估问题的研究。基于ABMS开发方法,在统一的作战概念模型框架下对物理域、信息域、认知域和社会域进行合理抽象,建立了可组合的体系仿真模型框架,据此开发了面向体系效能分析应用的仿真平台,用户可以根据体系效能评估问题和作战背景,快速定义和组合不同的作战实体Agent模型形成体系仿真应用系统,进行体系对抗仿真分析与评估。     

基于模糊马尔科夫理论的机动智能体决策模型

针对机动作战仿真背景,运用智能体理论研究战术机动智能体的最优机动决策问题。对传统的马尔科夫决策模型进行了扩展,通过定义攻击威胁下机动智能体的模糊状态空间、模糊状态转移规律和决策收益,建立了模糊战术机动决策模型,较好地描述了实际作战决策中的模糊认知、分析、判断等信息处理过程。通过引入强化学习手段,提出融合指挥员先验信息的Q学习算法和状态动态分类识别算法,对状态转移规律不易确定时模型的求解进行了研究;仿真实验验证了模型和算法的有效性。     

基于复杂网络的作战体系模型

针对复杂网络的脆弱性问题,面向作战体系的对抗性需求,基于复杂网络理论,利用Agent技术和OODA(观察、判断、决策、行动)作战过程,提出了作战体系模型的杓建方法.采用自底向上方法,该模型可以通过迭代扩充模型的层次,具有Agent属性、层次性、嵌套性、节点和边的冗余性等作战体系用于对抗的属性.对特征参数的仿真试验结果表明,该作战体系模型不仅具有较好的鲁棒性,而且对脆弱性也有明显的改善,能够较好的满足指挥体系在作战中的对抗需求.     

基于功能依赖的网络信息体系建模及重心分析

功能依赖是大型复杂系统性能或体系能力生成的重要影响因素之一, 各类要素实体间功能依赖关系的表示、识别和度量是复杂体系研究的重要问题。通过对网络信息体系(networked information system of systems, NISoS)中要素系统间交互行为的依赖性分析, 基于功能依赖网络(function dependency network, FDN)构建了NISoS依赖网络模型(dependency network model of NISoS, DNMN)。综合考虑NISoS作战属性与任务完成效果, 提出了体系节点重要性的度量指标, 在此基础上给出了一种体系重心度量方法。最后, 通过某海上方向联合作战NISoS实例计算, 演示验证了提出的体系模型和重心度量方法的有效性。     

网络信息体系双层异质相依网络模型鲁棒性

网络信息体系(networked information system of system, NISoS)是构建新体制下联合作战武器装备体系的基础支撑。针对NISoS结构模型单一和鲁棒性评估指标粗糙等问题, 首先基于复杂相依网络理论分析了体系结构特征和级联衰退过程, 构建了体系双层异质相依网络模型(two-layer heterogeneous interdependent network model, THINM); 其次借鉴现代循环作战理论提出基于信息驱动链网融合(C-SDI link number and network scale, C-SDILNNS)指标的网络信息体系鲁棒性评估方法; 最后对比分析了不同失效策略和评估指标下的网络信息体系鲁棒性能。仿真结果表明, THINM能够较好反映网络信息体系结构特征, 通过C-SDILNNS指标可以精细刻画多种攻击方式和攻击强度下的体系鲁棒性。     

基于Agent的体系对抗仿真建模方法研究

面向信息化战争的武器装备体系对抗仿真，从复杂系统建模的角度对传统系统仿真建模方法提出了严峻挑战。因此，需要以CAS理论为依据，研究新的武器装备体系对抗仿真建模方法，以适应信息化战争模拟的需要。为此，我们在分析体系对抗仿真需求的基础上，从基于Agent的体系对抗仿真建模概念、仿真建模概念框架、仿真建模策略，基于Agent的体系整体“涌现”行为建模等问题入手，探讨了基于Agent的体系对抗仿真建模方法问题，并结合体系对抗仿真实验，研究了基于Agent的实体行为建模、实体交互建模和实体模型结构，提出了基于Agent的体系整体“涌现”行为建模思想和建模规范。     

基于Q学习算法的两交叉口信号灯博弈协调控制

Q学习和博弈论相结合解决相邻两交叉口信号灯协调控制问题。在基本Q学习算法的基础上引入博弈论,以Q值作为赢得函数建立赢得矩阵。相邻两交叉口之间的协调关系属于二人非零和合作博弈,采用Nash公理方法求得其谈判解,并以此作为Q学习策略选择的依据实现两交叉口协调控制。应用Paramics交通仿真软件进行算法仿真,结果表明该方法的有效性。     

基于复杂网络的作战体系网络建模与优化研究

作战体系是研究信息化战争体系建模和体系对抗的基础,分析了信息化条件下作战体系的网络特性与形成机理,从静态隶属连接和动态交互连接出发建立了反映真实作战体系特性的网络描述模型,以增加网络收益和减小网络成本为优化目标,提出了一种作战体系网络连接优化控制方法,对比仿真分析了网络结构和动态特性对作战体系整体效能的影响规律,仿真结果验证了网络模型和优化方法的有效性,可为作战体系建模深入研究和体系结构整体优化提供理论指导。     

基于MAS的体系效能综合集成仿真模型研究

以信息化战争条件下武器装备体系对抗复杂性和综合集成特性为依据,以CAS理论、综合集成思想为指导,在分析体系对抗效能综合集成仿真分析需求的基础上,提出了基于MAS(MAS:MultiAgentSystem)的体系对抗效能综合集成仿真分析思想,探讨了应用HLA(HighLevelArchitecture)实现体系对抗效能综合集成仿真MAS的途径和方法,给出了联邦成员Agent和联邦MAS综合集成模型。依据体系对抗效能综合集成仿真分析对自顶向下的探索性分析和自底向上的综合集成分析的综合需求,在探讨支持体系对抗效能综合集成仿真分析的探索服务Agent、仿真结果分析服务Agent的基础上,给出了基于MAS的体系对抗效能综合集成仿真分析模型结构。     

基于超网络模型武器装备体系抗毁性分析

针对现有的网络抗毁性分析方法无法体现装备体系网络抗毁性评估的缺陷,提出了一种基于超网络抗毁性评估方法。通过对超网络模型节点与边的结构关系分析,建立起装备体系超网络模型,由此总结出网络自然连通度、分类度与分类度分布、子网聚类系数等抗毁性测度指标,并对超网络下的装备体系抗毁性进行仿真分析,得出不同攻击策略下装备体系网络抗毁性的变化规律,对装备体系建设具有一定的借鉴作用。     

基于NashCC-Q学习的两交叉口信号灯协调控制

提出一种NashCC-Q学习算法用于解决两交叉口信号灯协调控制问题.根据博弈论概念,相邻两交叉12之间的协调控制问题属于二人非零和合作博弈类型.在Nash.Q学习算法的基础上,将Q值函数的更新建立在Nash合作博弃中提出的Nash"公理方法"求博弈谈判解的基础上,进而解决合作博弈的问题,实现两交叉口信号灯协调控制.采用Paramics仿真软件进行仿真,结果表明该方法的有效性.     

基于多分辨率建模的坦克编队作战效能分析

针对装备体系效能分析中子系统效能难以聚合成为体系整体效能这一问题,提出采用多分辨率建模技术加以解决。参照装备体系的层次结构建立效能指标体系和多分辨率效能模型;运用作战能力指数法和作战毁伤评估作为武器装备子系统作战能力度量,在此基础上建立兰彻斯特方程作战模型;通过采集实体仿真数据进行参数估计,求解兰彻斯特方程,分析装备体系的整体作战效能。最后,通过团级坦克编队军事对抗仿真,分析其作战效能,结果表明该方法是可行的。     

基于顺次分配机制的无人装备体系架构方案空间搜索方法

当前战争愈加复杂, 如何设计和选择最优无人装备体系以完成使命是一项难题。针对该问题, 提出一种无人装备体系架构超网络模型和一种方案空间搜索算法。首先, 基于作战能力生成要素给出了无人装备体系形式化描述框架。其次, 提出了无人装备体系架构方案空间搜索问题框架, 其目标是寻找到使预期收益最大化和使累积成本最小化的最优架构。然后, 提出了一种基于顺次分配机制的最优架构方案动态搜索算法。最后, 通过仿真实验检验了该算法。实验结果表明，该算法明显优于其他几种基准算法，提出的架构框架和方案空间搜索算法具有辅助决策的价值。