作业车间调度的非合作博弈模型与混合自适应遗传算法

采用博弈理论,建立了一种基于非合作博弈的作业车间任务调度模型.在该任务调度模型中,将源于不同客户的制造任务映射为非合作博弈模型中的局中人,并将与制造任务包含的工序集所对应的可选加工设备映射为可行方案集,使各制造任务的加工完成时间和成本组合形成的多目标综合指标映射为收益函数,从而将对任务调度模型的求解转换为寻求非合作博弈模型的Nash均衡点.通过设计的爬山搜索混合自适应遗传算法、自适应交叉和变异算子,实现了对该任务调度非合作博弈模型的Nash均衡点的有效求解,同时算例仿真结果也验证了所提出的调度方法的正确性.     

多目标博弈加权纳什平衡点集的通用稳定性

在多目标博弈加权纳什平衡理论基础下，讨论多目标博弈在向量值支付函数伪连续条件下加权纳什平衡点的存在性结果；构建伪连续向量值支付函数的博弈空间，给出加权纳什平衡点的定义，同时定义多目标博弈的集值映射，并证明集值映射是非空的、凸的、usco映射；应用Fan-Glicksberg不动点定理、Fort定理以及本质平衡点的定义，讨论权向量和支付函数及策略集三者同时扰动下加权纳什平衡点的通有稳定性情况，得出在Baire分类意义下，构造的问题是本质的，也即是多目标博弈的加权纳什平衡点具有通有稳定性。     

基于博弈理论的拱坝体形多目标优化设计

以坝体体积、最大主应力、高应力区范围为目标函数,建立了拱坝体形多目标优化模型.根据多目标优化设计问题与经济学中博弈问题之间的相似性,将多目标优化中的各分目标函数看成博弈方,所有可行解就是博弈策略集,从而提出了拱坝体形多目标优化设计问题的合作博弈方法.白鹤滩拱坝体形优化设计结果表明,该方法比传统的多目标优化方法(如线性加权法和理想点法)更能综合反映各优化目标的要求,优化结果更加合理,并具有较高的计算效率.     

基于合作博弈的公差稳健设计方法

结合合作博弈理论和装配产品公差稳健设计建模,提出一种基于Nash仲裁均衡的公差稳健设计方法.首先将考虑稳健设计要求的装配产品质量与成本视为多目标优化对象,通过建立博弈决策方、效用函数,对各博弈方策略进行归属分类,将装配质量和成本多目标优化问题转化为多目标博弈决策问题,并建立相应的博弈模型及效用矩阵,最后采用合作博弈中的Nash仲裁法进行优化求解.该方法应用于车身前端装配总成的公差设计案例,通过与单目标优化方法比较,说明了其工程应用的有效性.     

多设计任务调度的非合作博弈研究

从客户竞争需求的角度出发，以提交的设计任务各自的设计时间最短为调度目标，采用博弈理论，提出并构建了一种面向多设计任务的非合作博弈调度模型．在该调度模型中，设计任务被映射为博弈模型的局中人，与设计子任务集对应的可选设计节点映射为各设计任务的可行方案集，各设计任务的设计完成时间的倒数映射为收益函数，将多设计任务的调度转化为多设计任务调度模型的Nash均衡点来求解问题，并采用遗传算法进行了解算．同时，以6个设计任务验证了该任务调度模型及算法的可行性，为解决多设计任务调度问题提供了一种新的思路．     

模糊多目标两人零和博弈的Pareto策略

利用Sakawa模糊目标函数研究了多目标两人零和博弈Pareto最优安全策略. 在分析模糊多目标Pareto策略性质的基础上,提出了该策略的确定方法. 证明了当博弈达到Pareto均衡时模糊多目标向量函数满足的等价条件,该条件体现了博弈均衡受到局中人模糊偏好的影响.     

多目标决策设计的博弈求解方法

提出多目标决策设计的博弈求解方法,给出多目标问题的博弈描述,通过计算影响因子和模糊聚类,将设计变量集合分解为各博弈方拥有的策略空间.分别采用Nash均衡模型、Stackelberg寡头模型和共谋合作模型求解多目标决策设计问题,并给出相应的技术步骤.对一数值算例和补偿滑轮组变幅机构进行了多目标博弈求解,计算结果证明了博弈求解方法的有效性和可靠性.     

区域水资源合理配置的多目标博弈决策研究

以区域经济发展与水环境保护相协调为目标,建立了水资源多目标配置模型,并提出了一种基于博弈分析思想的模型求解方法.求解时将多目标决策设计问题转化为博弈决策问题,并采用灵敏度指标及模糊聚类方法将整体设计变量集合分解为各博弈方拥有的战略集,建立多目标问题博弈分析的技术路线和计算步骤,同时采用了协同进化算法.盐城市水资源配置决策应用结果表明,该方法是可行和合理的.     

一类非连续多目标博弈的Hadamard良定性

通过引入n人非合作多目标博弈的若有效反应映射,证明了多目标博弈的弱Preto-Nash平衡点集在支付函数为伪连续条件下是非空紧集,并且研究了在支付函数和策略集均扰动情况下,伪连续多目标博弈的弱Pre-to-Nash平衡点的Hadamard良定性.     

Banach空间上一类非凸向量最优化问题的全局最优性条件

向量最优化是经济、工程、决策领域中的一个有用的数学模型.已有学者对目标函数及约束函数是定义在有限维线性空间的局部Lipschitz函数或Lipschitz无穷维空间上的优化问题作了研究,导出了一些最优性条件.在此基础上,进一步研究定义在Banach空间上目标函数及约束函数为不可微强紧Lipschitz的多目标规划,在满足Slater型约束品性条件假设下,利用定义在Banach空间之间的映射不变凸性,给出了所考虑问题的弱有效解新的全局最优性K-T型充要条件.     

求解两人博弈纳什平衡问题的定制临近点算法

针对一类不允许校正的两人轮流博弈纳什平衡问题,提出一种定制临近点分裂算法.该算法可用于模拟一种实际博弈活动:参与博弈的两个局中人轮流决策,且在一轮博弈中,每位局中人综合考虑对手上一轮与本轮所给出的决策,根据最优响应规则做出自己的相应决策.在一定假设条件下证明定制临近点算法全局地收敛到所考虑博弈的纳什平衡,数值算例验证了算法的有效性.     

基于人格特质和机器学习分类算法的建筑工人不安全行为识别

获取建筑工人个性特征是实现其不安全行为精准化、个性化干预管理的重要前提,而人格特质是分析建筑工人个性特征的重要依据。本研究以292名一线建筑工人为研究对象,通过问卷调研和深度访谈探究人格特质与不安全行为之间的映射关系,基于大五人格生成不安全行为偏好,利用机器学习分类算法实现建筑工人的不安全行为识别。研究表明：高外倾性、中神经质、中宜人性、低责任心、低开放性映射习惯偏差型不安全行为；中外倾性、低神经质、低宜人性、低责任心、高开放性映射程序偏差型不安全行为；中外倾性、高神经质、中宜人性、高责任心、中开放性映射感知偏差型不安全行为；中外倾性、中神经质、中宜人性、中责任心、中开放性映射技能偏差型不安全行为。同时通过比选CART、RF、AdaBoost和GBDT四种分类算法模型的评估指标,结果发现GBDT算法的不安全行为预测性能最优。     

Spatial games and the maintenance of cooperation in an asymmetric Hawk-Dove game

Classical theories explaining the evolution of cooperation often rely on the assumption that the involved players are symmetrically interacted.However,in reality almost all well-documented cooperation systems show that cooperative players are in fact asymmetrically interacted and that this dynamic may greatly affect the cooperative behavior of the involved players.Here,we developed several models based on the most well known spatial game of the Hawk-Dove game,while also considering the effects of asymmetric interaction.Such asymmetric games possess four kinds of strategies:cooperation or defection of strong player and cooperation or defection of weak player.Computer simulations showed that the probability of defection of the strong player decreases with decreasing the benefit to cost ratio,and that all kinds of strategy will be substituted by cooperation on behalf of the strong player if the benefit to cost ratio is sufficiently small.Moreover,weak players find it difficult to survive and the surviving weak players are mostly defectors,similar to the Boxed Pigs game.Interestingly,the patterns of kinds of strategies are chaotic or oscillate in some conditions with the related factors.     

面向实时虚拟游戏的GPU真实感草地绘制

在满足虚拟游戏实时性要求的前提下,绘制具有一定视觉真实感的草地,以增强游戏场景的真实感.将草地抽象成一块均匀、连续的透明体,提出一种简化层状算法,利用图形处理器(GPU)支持功能,计算穿过草丛的光的能量衰减,高效地模拟草的自阴影效果,并通过加入Perlin噪声进一步增加草地阴影杂乱交错的效果.结果表明,该方法能以极小的性能代价绘制草地阴影,实现具有一定真实感的大面积草地的实时绘制.     

多组对策系统非劣Nash策略的功效系数算法

引进多组对策系统组内部合作对策非劣解的线性型功效系数方法,证明最优解是组内部隐含某一权重向量的合作对策的非劣解,由此得到合作对策的单目标规划问题.在组内部该问题的解不仅是非劣的,而且对于所有局中人都优于不合作时的Nash平衡策略.利用组与组之间的非劣反应集,构造求解非劣Nash策略的迭代算法.该算法在保留文献[3]优点的前提下,克服其缺点,得到的解优于文献[3]对应的解.最后,用实例验证了该算法的有效性和正确性,所得结论丰富了多组对策问题的内容.     

求解广义纳什均衡问题的一种下降算法

广义纳什均衡问题是一种非合作博弈,其每一个竞争者的策略集和目标函数都要依靠其他竞争者的策略集.最近,Heusinger和Kanzow利用Nikaido-Isoda函数把广义纳什均衡问题转化为一种带约束的优化问题.在此基础上提出了一种下降型算法,并且证明了算法的全局收敛性.     

基于博弈论的背包问题优化算法

基于博弈粤论提出了一种背包问题优化算法。将背包问题的搜索空间映射为博弈的策略组合空间，背包问题的目标函数映射为博弈的效用函数，通过理性博弈主体的最优反应动态与均衡的扰动恢复过程达到优化目标。给出了算法的形式定义及描述，证明了算法的全局收敛性。仿真运算及与遗传算法的比较结果验证了算法的有效性。     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

改进的混沌粒子群算法对WLS-SVM性能参数的优化

加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性。     

不确定结构的区间可靠性优化设计

对不确定结构的区间可靠性进行了研究，建立了基于区间可靠性的优化设计模型.采用结合嵌套遗传算法和径向基函数神经网络的模型，进行区间的直接优化，解决了基于区间可靠性的优化设计求解问题，避免了间接模型的复杂转换过程.充分考虑了实际工程中设计向量存在扰动的情况，提出了该情况下目标函数波动的约束，使目标函数和约束函数在扰动下依然满足可靠性要求.通过数值算例验证了模型的有效性和优越性.将所提出的模型用于具有区间不确定参数的行车平板优化，结果表明了所提方法的可行性和工程有效性.