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基于演化博弈和多智能体仿真，以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标，研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则，构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型，研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略，为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持. 相似文献
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以最小化移动银行营销费用、最大化用户使用行为为优化目标,建立可描述一般性受当前影响因素状态约束的移动银行用户使用行为决策问题的优化模型,并提出实证关系驱动的定性模拟方法对模型进行求解.以移动银行使用意愿影响因素为研究对象,设计了问卷,使用SPSS的统计分析以及结构方程模型得到影响因素之间的关系.通过QSIM算法驱动因素间交互关系的动态演化,结合BP神经网络训练目标函数,从而寻找用户行为趋于稳定时的最佳决策变量组合,并利用波动-均衡现象,验证了模型的合理性.算例分析表明了该模型和算法的有效性,能为移动银行推广的实时优化决策提供支持,结果表明:商家声誉和感知风险对用户使用意愿影响显著,但感知风险影响程度已经降低. 相似文献
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