多人雪堆演化博弈在愿景驱动规则下的扩展平均丰度函数

随着博弈理论的深入研究,演化博弈模型在许多社会现象和经济问题的分析中得到了广泛应用.演化博弈模型将策略更新规则引入状态转移方程,得到相应的马尔可夫链,从而研究种群演化状态.当此马尔可夫链无吸收态时,采用平均丰度函数来研究种群演化状态.采用策略更新规则中的愿景驱动规则,通过分析马尔可夫链的平稳分布导出了扩展平均丰度函数.同时,通过将多人演化博弈模型应用于雪堆演化博弈中,得到了多人雪堆演化博弈模型的扩展平均丰度函数.采用数字分析的方式,计算分析了相应参数对平均丰度函数的影响,结合具体案例研究了参数变化如何影响企业在博弈中的行为.研究表明可以通过改变相关参数来提高合作者的占比,这一结论为在实际应用中如何调控相应参数以促进合作指出了方向.     

基于BPSO的元胞自动机准周期三行为研究

为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为--准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则.与遗传算法相比,基于离散粒子群的元胞演化算法的搜索效率更高.实验还进一步表明,准周期三行为是某些元胞规则的特定行为,一定条件下与元胞自动机的初始构型关系不大.     

基于博弈学习理论的企业组织模式演化动态

应用博弈学习理论研究企业组织模式的演化动态.假定企业具有有限理性以及近视眼行为,企业选择某一组织模式的概率依赖于其自身偏好及该组织模式对应的市场份额,考虑到企业的进入行为,建立了单种群演化动态及适应性学习算法,分析了利润函数的性质对演化均衡的显著影响.在此基础上,以企业群体内部和企业群体之间的溢出效应为出发点,建立了两种群演化动态并研究了演化均衡和吸引域的变化.理论分析和数值模拟充分表明,从长期来看,企业组织模式的演化均衡结果取决于溢出效应的大小.     

基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制

针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。     

基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制

针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。     

具有外部性的合作博弈问题中的稳定的联盟结构

传统的合作博弈问题中,联盟的收益只受到联盟中参与者行为的影响,与其他参与者形成的联盟无关.而在具有外部性影响的环境中,联盟的收益不仅与联盟中参与者行为有关,而且还受到其他参与者形成联盟的影响.本文研究具有外部性的合作博弈问题,分析外部性环境对参与者行为的影响.引入划分函数来描述该合作博弈问题中联盟的收益,提出稳定的联盟结构的概念来描述参与者形成联盟的形式,并说明其存在性.然后通过研究划分函数的性质来说明联盟结构是稳定的充分条件.最后设计演化算法来寻找稳定的联盟结构.本文得到如下结论:对于一个任意的联盟结构,若以它为基础可以把联盟结构集合分为多个部分且每一部分满足一定的性质,则这个联盟结构是稳定的.     

风险投资系统演化描述方法与模型研究

根据系统科学有关系统演化的理论描述,分析并构建了描述风险投资系统演化的方法和模型,为应用系统科学研究风险投资宏观发展问题奠定基础。具体根据系统发展经历不同性质的演化阶段的理论观点,分析描述风险投资系统演化过程的方法;通过对演化方程局限性分析,提出系统阶段演化影响函数模型的概念,以描述某阶段系统变量对系统演化的作用关系。     

随机变量信息度量研究

指出在决策理论等领域的研究中,直接应用Boltzmann-Shannon熵或其泛化形式来度量随机变量信息时,存在2个缺点;随后提出了随机变量信息函数所应满足的4个条件.在此基础上,导出了度量离散随机变量信息的一种新方法,并证明了其函数形式的唯一性.这种度量方法保留了信息熵度量的大部分性质,并具有一些新的性质.最后将其推广到连续随机变量.将这种信息度量方法应用于决策理论的研究,收到了良好的效果.     

股市系统演化方程重正化群解实证研究

研究股市系统演化方程的重正化群综合因子,并从实际数据中拟合出作为股市要素的股民数量增长情况对综合因子的演化函数.根据所得演化函数分别从时间和增长率两个方面求出了股市系统演化方程的重正化群解.从解的情况来看,其与现实是一致的.     

食物链算法及其与实编码遗传算法性能比较研究

根据人工生命突现集群和与环境进行动态作用的特点,同时基于生命系统中广泛存在的食物链现象,通过定义各级人工生命的局部活动规则,提出一种具有食物链形式的人工生命算法,并称之为食物链算法.详细阐述了食物链算法的定义、思想和算法流程;讨论了该算法中的生命代谢能量规则和人工生命活动邻域的变化规则;最后比较分析了食物链算法与基于实数编码的遗传算法在函数优化方面的性能.根据测试结果,食物链算法在函数优化方面具有明显的优势.另一方面,食物链算法具有很强的类生命特性,非常适合于类生物系统问题的优化求解.     

一个基于细胞自动机的多秘密共享方案

基于一维细胞自动机和中国剩余定理提出了一个新的多秘密共享方案.该方案将多个秘密打包成一个大秘密,将其作为细胞自动机的一个初始配置;通过对细胞自动机进行反向迭代来重构所共享的秘密.分析表明,该方案实现简单,在计算上是安全的,并且是一个完善的方案.     

Probability Criterion for a Dynamic Financial Model with Short-Selling Allowed

Abstract: Probability criterion has its practical significance, and its investment decision-making is determined by theexpected discounted wealth. In a complete, standard financial market with short-selling allowed, this paper probes intothe investment decision-making with probability criterion. The upper limit of criterion function is obtained. Thecorresponding discounted wealth process and hedging portfolio process are provided. Finally, an illustrative example ofone-dimensional constant-coefficient financial market is given.     

新型旋转抛物面换能器阵列的设计

针对常见的一维线阵列和二维平面阵存在能量转化率低、成本高和加工精度要求高等问题,在构建任意三维阵列的指向性函数的基础上,设计了一种旋转抛物面型换能器阵列.将平面型换能器阵列旋转成抛物面型,利用指向性函数确定旋转抛物面型换能器阵列相应参数的最优值.仿真对比实验及其分析表明,该新型阵列可以在减少换能器阵元使用数量、增大阵元...     

基于矩阵半张量积方法的改进数量化理论 (Ⅰ)

利用矩阵半张量积理论, 从两个方面对数量化理论(Ⅰ)进行改进: 一是改进模型, 提出一种定性数据通用预测模型; 二是扩展基准变量的维数, 建立一种多维预测方法. 首先, 基于混合逻辑半张量积表示, 研究一维基准变量预测问题, 提出一种新的 预测模型——伪混合逻辑函数模型, 它可描述定量基准变量与定性说明变量间的任一复杂解析关系; 并基于样品数据, 研究如何确定预测模型的结构矩阵. 然后, 研究多维基准变量预测问题, 提出一种伪混合逻辑函数向量预测模型, 并给出其结构矩阵的确定方法. 最后, 给出一个应用例子, 说明本文方法的有效性.     

BEHAVIOR OF STOCHASTIC APPROXIMATIONALGORITHM IN ROOT SET OF REGRESSIONFUNCTION

1.IntroductionStochasticapproximation(SA)iswidelyappliedinoptimization,systemindelltification,adaptivecontrolandsignalprocessing.ThebasicproblemofSAistoseektherootsoreXtremaofafunctionf(.)calledregressionfunctionwhichcanbeestimateattimekandletthe(k 1)thobservationi,e,Yk 1~f(Xk) ek 1,(1)whereek 1istheobservationnoise.RobbinsandMonroll]in1951proposedthefollowingalgorithmxk l=xk akyk 1,(2)toestimatetherootsofj(.),whereahisthestepsize.ThisalgorithmisnowcalledRobbinsMonro(RM)algorithm.Denoteb…     

局部车道缩减的双车道元胞自动机交通流模型研究

针对道路使用过程中可能发生的意外,考虑双车道有一条车道出现局部维护,车辆需要绕行的情况,在一维对称双车道元胞自动机模型的基础上,建立一种有局部车道缩减的双车道元胞自动机模型,结合实际交通情况给出计算机数值仿真的流量-密度图,分析受堵车道上的交通状况,并给出受堵车道的时空斑图。数值仿真结果显示,对于不同的延迟概率,整个路段都有相应的瓶颈流量,对受堵车道上的换道规则的调整有助于增加该车道上的换道车辆数,减少车辆的滞留。     

基于细胞自动机的高速密钥产生方法研究

密钥管理是对称密钥加密体制的核心,而密钥产生方法则是密钥管理的基础。介绍了密钥产生的一般方法;根据输入边界细胞自动机的特性提出了一种基于细胞自动机的高速密钥产生方法,并对其统计特性进行了研究。计算机模拟实验表明:基于细胞自动机的高速密钥产生方法不仅具有良好的统计特性(0/1比特的平衡性等),而且具有非体制受限系统的特点。     

A NEW CONJUGATE GRADIENT METHOD AND ITS GLOBAL CONVERGENCE PROPERTIES

1.Intr0ductionConsidertheunconstrainedminimizationproblemminf(x),xER",(1)wheref:R"-R1isacontinuouslydifferentiablefunction.Inthispaperwerestrictourselvestostudyingtheconjugategradientmethodoftheformwherex1isagiveninitialp0int,dkisthesearchdirection,crkistllesteplengtllalongdk,gk=g(xk)isthegradientoffatxkandPkisasuitablescalar.Thewell-knownibrmulasforgkaretheFletcherandReeves(FR)formulaReceivedN0vemberRevisedMarchl4,l997.*Thisresearchissupp0rtedbytheNati0nalNa1lraIScienceF0undationofChi…     

Infer objective function of glycerol metabolism in klebsiella pneumoniae basing on bilevel programming

<正> Mathematical modelling of cellular metabolism plays an important role in understandingbiological functions and providing identification of targets for biotechnological modification.This paperproposes a nonlinear bilevel programming(NBP)model to infer the objective function of anaerobicglycerol metabolism in Klebsiella Pneumoniae(K.Pneumoniae)for 1,3-propanediol(1,3-PD)production.Based on the Kuhn-Tucker optimality condition of the lower level problem,NBP is transformedinto a nonlinear programming with complementary and slackness conditions.The authors give the existencetheorem of solutions to NBP.An efficient algorithm is proposed to solve NBP and its convergenceis also simply analyzed.Numerical results reveal some interesting conclusions,e.g.,biomass productionis the main force to drive glycerol metabolism,and the objective functions,which are obtained in termof several different groups of flux distributions,are similar.     

Distributed Parameter Neural Networks via Adaptive Wavelet

The paper outlines a new neural net (DPNN) for describing brain's action based on one-dimensional cable theory. While the traditional neural network system only finding its character involving time changing (as HNN, BP etc.), the model-DPNNs (distributed parameter neural networks) are not only the transmitted neurons of time variation, but also the functions of positions by the voltage u(x. I). With the neuroscientific relevance, some bionural features like intermittent conduction and dendritic spike are fixed well by DPNNs which considered as complicated and adaptive devices contract to the functional elementary units. To find the semi-analytical representation of DPNNs, adaptive wavelets are utilized as new microlocalization tools. While maintaining all advantages of wavelet function, the adaptive wavelet offers a viable alternative learning procedure to the orthogonal least squares method (OLS), Adaptive wavelet method develops a fairly general, low-cost multiscale method for neural net optimization.