基于元胞自动机的群决策从众行为仿真

在群决策研究中, 由于决策者的私有信息难以观察,致使无法有效地区分真实从众行为和虚假从众行为.针对这一问题,首先基于从众角度将决策行为分为三类, 在此基础上,提出了一种基于元胞自动机的群决策从众行为演化模型.该模型能够模拟群体的决策行为,揭示伪从众行为对群决策的影响.仿真实验结果表明从众偏好、群体交互次数和群体规模对三类从众行为存在明显的影响,并有规律可循.     

基于重要抽样技术的外汇期权组合非线性VaR模型

为了克服极小概率事件发生概率估计的困难,提出了把重要抽样技术发展到外汇期权组合非线性VaR模型中,通过改变市场变量回报分布的期望向量和协方差矩阵,在相应区域产生更多的样本,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率,而组合的损失概率是计算组合损失分布的分位点(VaR值)的必备条件.模拟结果表明,该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

基于效用最大化的PPP项目社会资本社会风险决策行为研究

本文基于期望效用理论构建了社会资本在面临PPP项目社会风险决策时的数学模型.文章将其决策行为分为正向行为和负向行为.通过计算分析得出社会资本的社会风险决策共存在四种情形,并且归纳出在完全由社会资本承担社会风险损失的情况下其必然会选择负向行为.对此,文章提出了四种情形下相应的补偿机制,通过该机制可确保社会资本采取正向行为,提升PPP项目社会效益.并进一步分析了折现率与PPP合同期长短分别对社会风险决策行为的不同影响.研究最终表明社会资本对长短期利益的重视程度是正负向决策行为选择的关键因素,"伙伴关系"与"风险合理分担"是促进正向行为选择的有效路径.     

群体机制的一种涌现现象——互惠利他行为的产生

利用"囚徒困境"模型分析了利他行为者在与利己行为者的个体生存博弈中的不利处境.对于扩展的群体的生存博弈模型,从理论上证明了只要利他行为的回报充分大,群体的利他行为就会存在.利用元胞自动机的仿真验证了这一现象.对个体和群体两种生存博弈的分析表明,互惠利他行为是群体机制的一种涌现现象.     

人工鱼高级行为规划和运动模型研究

以生物学理论为依据,从人工智能和人工生命相结合的角度提出了人工鱼的高级行为规划和运动模型.高级行为规划即设计多种行为序列以实现当前意图,使人工鱼能够根据不同的环境条件选择相应的行为策略.运动模型在高级行为规划指导下,将行为序列分解为具体动作来执行,作用于环境.人工鱼的运动由饥饿度、危险度等内部状态驱动,并受体力的影响.仿真实验表明该模型能够更合理、有效地模拟真实鱼类的生命特征和智能行为.     

基于MNL的电信消费者选择套餐行为的预测及实证研究

离散选择模型(Discrete Choice Model,DCM)是一种非线性的多元统计分析方法,主要基于消费者对产品/服务的选择来预测消费者的购买行为。在电信行业的市场营销中,消费者对电信产品的选择行为对于电信运营商的营销策略起着至关重要的作用。通过考虑消费者的特征属性及电信产品(套餐)的特征属性,建立了基于多属性的多项logit(Multinomial Logit,MNL)模型,并通过SPSS软件的MNL回归分析,得到各属性的相关估计参数,最后得到消费者对于每个套餐的选择概率,用来预测消费者选择套餐的行为。另外,针对在校大学生消费群体选择套餐作为案例进行了实证研究,设计了调查问卷并通过在线网络调查及传统问卷调查两种方式获得相关数据,验证了所建MNL模型预测的准确性。     

基于随机最优反应均衡的认知层级模型

随机最优反应均衡与认知层级理论是在有限理性框架下对纳什均衡的修正方法,在解释实验结果时,2个模型存在参数范围变化过大的缺陷.将二者结合起来,并在表述参与者判断认知层级概率分布时引入噪声干扰,修正了各认识层级参与者选择策略的行为方式,从而建立了认知层级模型框架下,参与者依据反应函数决定策略选择概率的模型.通过算例进行比较,结果表明,该模型的精度更高、解释能力更强.     

帕金森病的机器人模型

帕金森病是一种典型的由于基底神经节病变引起的运动紊乱性疾病.首先分析了基底神经节在脊椎动物行为选择过程中所起的作用并建立了相应的数学模型,然后研究了帕金森病对基底神经节行为选择性能的影响,在此基础之上,设计了基于行为的机器人控制体系结构,将正常和帕金森病的基底神经节的行为选择模型嵌入到其中用于机器人行为选择.研究结果表明,"患有"帕金森病的机器人能表现出一定的帕金森病症状.     

具有对策行为的不完美信息风险决策问题及应用

为解决在管理决策问题中,后行方如何判定先行方选择何种策略进而选择相应对策的问题,提出运用Logistic回归模型从先行方行为的历史信息和本次博弈的相关特征估计其各种策略的概率,然后后行方再依据对先行方所选策略的概率估计的结果进行风险决策.最后结合海关进出口管理的具体要求,将文中所提出的方法应用于海关通关管理中.     

云计算环境下动态用户行为认证的机制、模型与分析

在云计算中,终端用户对云资源软硬件的影响和破坏远比目前用户利用因特网进行资源共享要严重的多,因此相对于用户的身份,用户的行为是否真实可信是云计算研究的一个重要内容。提出了户行为认证的机制,包括行为认证集的确立、行为证据的获得、行为认证的策略,建立相应的随机Petri网模型,并通过量化瞬时变迁的实施概率来模拟不同的认证选择,利用系统达到稳定状态时位置中的平均标记数来评价认证效果,为云计算的安全应用奠定理论和实践基础。     

Mathematical Model of Behavior Probability

To describe probabilities of behaviors under certain expectation of return, the mathematical model of behavior probability is set up. The inputs of the model are expected returns; the outputs of the model are behavior probabilities. In the case of colonies, the behavior probability can be regarded as the proportion of those who take the behaviors. The parameters in the model can be calculated from the collected data. The rational rules and the warps in cognition can be also reflected in the parameters. The model will be helpful in making management policies and designing the institutions, which is meaningful in both practice and theory.     

基于行为概率和符号结构的行为管理制度设计

提出一种科学而实用的行为管理制度设计方法——符号结构化行为概率设计,提出了制度符号系统和结构图制图规则,提出了制度设计的三类优化问题: 一是最小失效率问题;二是最小成本问题;三是最大效率问题.开发了最小失效率问题的求解方法:边界法.这种方法的意义在于比一般的搜索法能够更快地找到制度设计的最优方案, 而且无需建立解析函数即可求解,从而对使用条件的要求比较宽松,具有大面积的推广应用前景,是制度设计的科学且实用的方法.     

扩频通信中PN码平方律捕获检测性能的统计研究

对于任何一种扩频通信PN码捕获系统来说,捕获性能在很大程度上取决于检测概率和虚警概率。在常用的平方律PN码捕获检测器中,相关器输出信号的概率密度函数是估计检测概率和虚警概率的重要依据。本文采用一种抽样数据方法导出了这个概率密度函数表达式及检测概率和虚警概率表达式,并通过了计算机仿真验证。本文研究的结果对于研究扩频通信理论和在实际系统中设计调整各种关键参数指标都是非常有用的。     

考虑避让行为的人员疏散元胞自动机模型研究

为研究避让行为在疏散过程中起到的作用,建立了一种考虑避让行为的元胞自动机模型。模型把疏散人员分为避让者和被让者,通过改变人员的被选概率体现避让行为;通过仿真分析避让行为在不同人员比例、不同人员初始位置分布等情况下,避让行为对疏散效率及疏散进程的影响。研究表明:避让行为能够优化人员的疏散顺序,提高疏散效率,并减少疏散过程的危险性;避让概率超出临界值时疏散时间明显减少,且人群密度越大临界值越小;被让者比例较小时,避让行为的效果较好,且避让概率越大效果越显著;避让行为在被让者初始位置分布不同的情况有不同的影响。     

基于传感器网络的在线决策融合目标检测方法

针对传感器网络(sensor network, SN)目标融合检测应用中融合中心无法精确地获得局部传感器节点检测性能参数的问题,建立了基于SN的目标融合检测系统,提出了一种非理想信道条件下在线决策融合的目标检测方法。该方法依据解调后数据构建了节点未知虚警概率、检测概率以及节点与融合中心信道平均传输错误概率等未知参数求解模型,并采用非线性最小二乘方法在线地估计出这些未知参数。进而通过选择性能优的节点参与融合,最大化融合检测系统检测概率。仿真结果表明:这种在线决策融合方法能够准确地估计出传感器节点的概率参数以及信道的平均传输错误率;相比于已知先验的最优似然比融合规则,在线决策融合规则检测性能相当。     

随机摄动蚁群算法的收敛性及其数值特性分析

从随机优化技术出发,针对基本蚁群算法,提出了一种随机摄动蚁群优化算法。并从理论上对该算法的收敛性及一些相关特性进行了探索性分析,指出该算法在有限迭代次数下以概率e-1(e 是一个很小的正数)找到全局或局部最优解(至少一次);而且如果迭代时间足够长,将以概率1收敛于全局或局部最优解。最后,以TSP问题为例,对该算法中若干参数的选取进行了仿真分析,提出了具有普遍意义的参数选取方法,并制定出各参数的最佳取值范围。     

连续多目标来袭下的舰艇防空火力在线调度

构建了针对连续多目标来袭下的舰艇防空火力在线调度模型,调度过程充分考虑调度算法计算过程中目标状态的连续变化,相同拦截武器在不同时间实施拦截的成功概率变化,防空武器之间的协同,以及当新的威胁程度更高的目标出现后,对已经制定但还未执行的拦截方案对应的拦截武器进行释放和重调度,实时生成使舰艇生存概率更高的拦截方案. 通过在线仿真验证了基于重调度的在线模型能有效提高舰艇的生存概率. 而且,用于重调度的时间增加量越多,舰艇生存概率的增加量越大.     

Engineering approach for human error probability quantification

A novel approach for engineering application to human error probability quantification is presented based on an overview of the existing human reliability analysis methods. The set of performance shaping factors is classified as two subsets of dominant factors and adjusting factors respectively. Firstly, the dominant factors are used to determine the probabilities of three behavior modes. The basic probability and its interval of human error for each behavior mode are given. Secondly, the basic probability and its interval are modified by the adjusting factors, and the total probability of human error is calculated by a total probability formula. Finally, a simple example is introduced, and the consistency and validity of the presented approach are illustrated.     

考虑结伴行为的行人流场域元胞自动机模型

与行人流疏散情景不同，在行人流聚集过程中，行人动力学特性具有一些显著的特点，如对目标位置的选择相对模糊不清，结伴同行的行人组凝聚力明显，组内行人存在着明显的跟随行为. 论文以行人流聚集过程为研究对象，分析结伴行为对行 人流聚集动力学的影响，扩展场域思想，提出一种扩展的行人流场域元胞自动机模型. 模型运用感知区表示行人对周边环 境的感知能力，提出用组内场对同伴间彼此凝聚、相互牵制的结伴行为进行建模. 行人转移概率的计算新添了组内场因子并 考虑了行人忽略场值的微小变化而保持原地不动的情景. 模拟实验成功再现了行人对独立空间领域的需求和结伴行人的聚簇 成团现象，讨论了行人组尺寸对聚集时间、行人间平均间距的影响.     

贝叶斯网络增强型多模型AUV组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。