无线网络中路由热点博弈模型

研究了两种场景下的路由热点博弈:一是用户可以将通信量分割成多块而选择多路由,二是用户在通信量不能分割时选择多路由.提出了一种路由热点博弈的形式化模型,在该模型下分析两种场景下纳什均衡的存在,并研究了两种场景中纳什均衡效率.通过对调和率的分析得出如下结论:两种场景中的调和率均是无边界的,只有当选择的路径中包含最少的热点时,网络才能达到最优的纳什均衡.     

新的粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。     

关于多目标演化算法的策略分析

基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算法性能的两大方面:求解过程中解集合的多样性、均匀性分布的保持与维护以及解的收敛性,分析了MOEAs设计中需要注意的策略问题以及今后研究的重点.     

单元化三级装卸搬运作业链集成优化的三层进化算法

传统物流作业调度主要对单级或两级之间的协调问题进行建模和求解，缺乏对物流作业多级特征的考虑. 针对物流装卸搬运多级作业链的复杂性，以批量作业完成时间为目标，研究单元化“装卸，搬运，装卸” 三级作业链的集成调度优化作业问题，并在此基础上提出解决三级协调与集成优化问题的三层嵌套进化算法. 通过算例仿真及其分析可得目标值和求解时间会随着问题规模扩大呈多项式曲线增长以及搬运级是三级装卸搬运效率的瓶颈环节，最后分析了其原因并提出相应解决方案.     

网络博弈合作剩余收益分配的协商方法

参与者在进行网络博弈时有机会与其相邻参与者签署协议进行合作,此时参与者之间的博弈关系构成了一个网络结构,并可以使用无向图来表示.参与者之间依据网络结构选择合作对象进行合作,进而产生剩余收益,而剩余收益通过协商的方式在两个参与者之间进行分配.本文依据协商理论与匹配理论,研究网络博弈环境下参与者之间如何签署协议进行合作,进而分配合作产生的剩余收益的问题,称为网络协商博弈,并给出基本的可行解的形式.通过限制参与者可以签署协议的数量,本文对网络协商博弈进行分类,使用协商与匹配方法研究每一类网络协商博弈的合理解的具体形式并设计求解方法.本文的结果表明:参与者之间的合作以及合作收益的分配不仅与网络博弈自身有关,而且与参与者能够签署的合作协议数量有关.研究拓展了协商方法在网络协商问题中的应用,为多边合作对象的选择以及合作剩余收益的分配提供了参考.     

基于量子博弈的产学研协同创新激励机制研究

本文引入了量子博弈的分析范式来研究产学研协同创新的激励机制,构建了产学研协同创新的量子博弈模型.对是否考虑纠缠态的情形做了比较研究,结果表明,考虑了纠缠态后,努力的一方不必再承担对方"背叛"的风险,在一定程度上解决了经典博弈中的"囚徒困境"问题.在产学研协同创新的情境下,协同双方需要在协同开始前商榷并委托第三方确定可被观测到的、易于量化的相关绩效指标,并签订"纠缠合同",确保协同双方均没有动机去采取非量子策略,这时采用最大努力程度的完全量子策略对协同双方来说均是最优的.     

D2D通信中基于帕累托占优的非合作博弈功率控制算法

D2D (device to device)通信系统中传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,本文将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(non conperative power control game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。     

我国互联网监管体系利益相关方行为博弈分析

采用博弈理论和方法对我国互联网监管体系中各方行为进行了分析,发现监管动机来源于博弈方风险厌恶的倾向,两级委托-代理模型使得具体执行监管工作的互联网机构处于收益小、成本高、风险大的境地,而位于中间位置的行政机构则处于信息最优势的地位;同时,由于逆向选择,网民在网络意见市场里倾向于选择不相信监管方的判断;而学术研究机构更多地在为自身谋求有利的代理地位,而非进行政策效果反馈工作。     

创业投资辛迪加网络中控制权的演化博弈分析

创业投资的高风险性和信息不对称性使创业投资中控制权分配问题逐渐成为关系到风险投资项目成败的关键。本文运用演化博弈方法,分析控制权在辛迪加网络中两类创业投资家之间分配的博弈过程,得出在不同控制权分配比例下相应的演化稳定策略。在此结果上表明即期博弈中,创业投资家的私人收益和项目产出分配值的对比关系与控制权的分配密切相关。     

区域竞争性港口“中心极化”现象的博弈解释

作为一个国家(区域)对外贸易的重要窗口,港口的重要性不言而喻,而我国沿海地区港口的分布呈现出显著的中心聚集现象。本文通过构建改进的Hotelling模型,进行了港口聚集现象的静态分析,在此基础上,运用博弈论分别从两港口先后决策和同时决策两个方面,进行了港口不断聚集的动态解释。最后,基于港口聚集带来的过度竞争问题和共享基础设施的机遇提出建议,认为应建立区域内统协合作的行政机构,负责区域内港口的合作与发展,协调港口间的关系;不断聚集的各港口应积极开展业务合作、资本合作,共同承担区域内公共基础设施的建设。