生产商、批发商和销售商信息合作行为的演化博弈

针对低碳农产品供应链信息共享机制不完全与合作商之间存在博弈的现象,提出生产商、批发商和销售商信息合作演化路径,为了探究供应商信息合作的因素和利益关系,构建 3 种信息合作演化博弈模 型;首先,求解出生产商与批发商合作模型和批发商与销售商合作模型以及 3 方信息合作模型下的演化博弈 均衡解,通过对模型稳定性的分析,得到在供应链成员行为决策和期望利润驱使下系统整体随时间变化的动 态趋势;然后,将不同信息合作下的决策行为进行仿真分析,并对比3种模型,探索得出均衡策略和影响因素 的作用原理;最后研究结论表明:选择合作收益大于非合作情况下的收益,并且演化博弈系统最终趋向于合 作博弈策略,使总体和个体达到收益最大化。     

完全信息多目标博弈均衡解的存在性

通过给出字典序均衡解、 偏好均衡解及合作均衡解的概念, 建立完全信息多目标博弈模型, 研究多目标博弈系统解的存在性, 并论证了偏好均衡解的性质及偏好均衡解与合作均衡解的关系.     

产业集群广义创新合作网络演化

综合考虑网络动态演化过程中的偏好依附和区域优先连接性,运用复杂网络研究中的率方程法,从企业的"网络嵌入性"角度出发,推导出了网络度分布的演化方程.分析结果表明,创新合作网络度分布服从幂律分布;随着网络的动态演化,企业间所拥有的资源差异越来越大,这给企业带来了更多的技术机会,有利于新知识的产生和交流;"网络嵌入性"越均衡,越有利于提高集群整体的创新绩效;应鼓励集群内企业间积极开展创新合作,这将有利于优化网络结构,降低创新资源被少数企业所垄断的可能性.     

不完全指标偏好信息下的动态综合评价模型与应用

以纵横向拉开档次动态综合评价方法为基础,综合考虑指标权重和时间权重的影响,结合"差异驱动"和"功能驱动"的思想,构建了不完全指标偏好信息下的动态综合评价模型.在时间权重的确定上,运用"时间度"的概念,进而分析其功能及求解过程.该动态综合评价模型能够在利用评价者的主观偏好信息的基础上,较好地反映评价对象的客观差异.同时,评价者通过"时间度"就可以体现其对近期数据的重视程度.最后,将所构建的动态综合评价模型应用于辽宁省公共支出绩效评价.     

基于参考点的逐日交通流演化研究

本文建立了基于参考点的逐日交通流演化模型,模型通过将实际出行时间与参考点进行比较,描述了出行者的感受对估计时间以及路径选择的影响。估计时间模型中用参数取值大小反应出行者对损失的规避大于对等量获得的偏好。分别讨论了出行者乐观、悲观以及中立情况下对应的参考点取值,并研究了三种情况对演化过程及总出行时间的影响。演化结果表明,出行者悲观情况下对应的系统总时间最大,乐观情况下对应的系统总时间最小。该研究有助于理解城市交通流演化的本质规律。     

企业合作竞争系统自组织演化的动力学模型

为充分揭示企业合作竞争系统自组织演化的过程和机理,运用系统动力学的理论和方法,建立了企业合作竞争系统自组织演化的Logistic动力学模型．以含2个企业主体的模型为基础,进行了结构和稳定性分析,并利用计算机对其进行仿真模拟．结果表明,企业合作竞争系统的演化方向存在多种可能,演化结果与合作竞争效应紧密相关．努力放大系统中的合作效应,使有益的运行模式逐渐占据优势并形成序参量,可以引导系统向正确方向不断演化．     

不完全信息下制造企业低碳生产行为表现评价方法

针对制造企业低碳生产行为表现评价中面临信息不完全、不精确等情况,提出一种不完全信息下基于证据理论与向量相似度的低碳生产行为表现排序方法.在构建制造企业低碳生产行为表现评价指标体系基础上,以评价等级为识别框架,运用证据理论分析算法对评价信息进行融合,并将分析结果转化为区间数,通过构造向量相似度方法对区间数进行排序,得到评价结果.最后通过算例说明了该方法的可行性,以及不完全信息处理的有效性.     

基于矩阵分解的不完全偏好值信息双边匹配决策

针对匹配主体没有提供全部偏好值信息的双边匹配问题,提出了一种基于偏差矩阵分解技术解决不完全偏好值信息双边匹配问题的决策方法。给出了基于部分偏好值信息的双边匹配问题的描述,利用偏差矩阵分解技术,充分挖掘用户的潜在偏好,填充缺失偏好值,将匹配双方的不完全偏好值矩阵转化为完全偏好值矩阵并进一步转化为满意度矩阵。建立匹配优化模型并通过模拟退火算法求解,实验结果表明,该决策方法可行。     

信息筛选中群体用户偏好聚合模型

将信息筛选描述为信息对象到用户偏好值的映射函数 ,利用多目标决策方法提出了一个信息筛选中多用户偏好聚合模型 .对信息筛选过程进行了分析 ,它包括定义用户偏好、接受信息输入流、计算其用户偏好值以及用户偏好修正 .在此基础上 ,用偏好向量定义个体用户偏好 ,并通过例子进行演示 .系统研究了信息筛选中的群体用户偏好 ,建立了一个群体偏好聚合模型 ,计算了不考虑信息代价和考虑信息代价两种情况下的群体偏好值 .利用模型通过聚合个体偏好求取群体偏好 .在考虑信息代价时 ,对不同类别的信息代价进行归一化处理 .实例验证表明 ,该模型是有效的 .     

房屋租赁中介竞合博弈模型及演化稳定分析

运用演化博弈论建立房屋租赁中介竞争合作机制的数理模型,通过复制动态方程和演化稳定策略分析房屋租赁中介企业竞争合作机制演变的动态过程.研究表明,该系统的演化方向与博弈双方的支付矩阵相关,并受系统初始状态的影响,其中,合作产生的超额收益、合作付出的成本、共享资源所得的收益、以及分配因子都是影响房屋租赁中介竞争合作演化的重要因素.     

引入演化效率因子的演化算法设计

随着电子芯片技术的发展，电路系统不断向高集成度和智能化发展。在复杂电磁场环境的各种干扰下，对信息化电子系统的稳定性和可靠性要求越来越高，电子系统的可靠性及自主容错能力成为电路设计所面临的新挑战。为提高恶劣情况下电路的抗干扰能力，提出将分析得到的演化效率因素作为算法的影响因子，引入到演化算法的适应度函数中，对算法进行提高和改进。研究结果表明，在单点短路和断路故障仿真实验中，引入演化效率因子的演化算法的平均无故障概率分别为0.754和0.853。与传统的演化算法相比，两者分别提高了16.4%和14%；与自适应算法相比，两者分别提高了6.7%和5%，证明在受扰或局部损伤的情况下，引入演化效率因子能够有效提升电路系统的鲁棒性及容错抗扰能力。研究结果对改进电路设计的强化及完善有一定的参考价值。     

农户环保合作的演化博弈分析

通过演化博弈理论分析农户环保博弈系统的演化过程与均衡状态, 首先建立复制者动态方程, 分析系统的演化稳定性; 然后讨论影响系统的随机因素, 在此基础上建立随机演化博弈模型, 分析系统的随机演化动态和随机稳定性。结果表明, 环保合作能否成为系统演化的结果, 取决于两方面: 1) 农户在考虑环保行为的成本、收益以及农户认为环保行为的正外部性给自身造成的损失后, 所得到的净收益; 2) 博弈过程的惯例。因此要促进制度向农户环保合作制度演进, 可以采取选择性激励措施, 增加采取环保行为农户的收益, 选择性激励措施的供给者承担制度变迁的主要成本; 同时建立行为重复机制, 使有记忆的博弈中环保合作成为唯一惯例, 行为重复机制的提供者承担制度变迁的主要成本。     

用群体启发进化规划求解高维优化问题

提出一种新的进化规划方法,群体启发进化规划（PHEP）,在进化过程中,通过控制群体的4个参数,把握群体中个体分布情况,并通过这些信息有效地调整个体的变异步长,克服了传统EP方法变异步长修正的盲目性.将PHEP方法应用于高维优化问题,实验结果表明,PHEP方法在高维条件下的性能明显优于其他EP方法.     

“互联网＋”环境下社会组织三方协同监管的演化博弈研究

“互联网＋”环境促进了社会组织的快速发展，但也对社会组织的监管提出了更大的挑战.在社会组织三方协同监管中，通过引入社会公众参与率、网络舆情影响度、声誉收益、处罚等变量，构建了社会组织、第三方评估机构和政府部门的三方演化博弈模型，分析了影响各博弈方策略选择与演化的因素，给出了三方演化博弈策略趋于稳定的条件，最后利用Matlab对演化博弈中的理想稳定状态进行了仿真.研究结果表明：在网络舆情影响度、声誉收益、政府部门的处罚等因素的影响下，当社会公众参与监管的水平较高时，即使政府部门放松监管，社会组织也会倾向于选择合规行为策略，第三方评估机构倾向于选择真实评估策略；当社会公众参与监管的水平较低时，任何一方的策略演化趋势都与另外两方的策略选择有关.为此，提出通过提升社会组织信息化水平，建立和完善声誉机制、奖惩机制和参与机制，形成社会组织多元协同监管体系，将有助于社会组织的健康有序发展.     

有限理性下的进化博弈与合作机制

在介绍传统博弈论基本假设的基础上,指出完全理性是传统博弈论均衡选择的最基本假设和完全理性在动态博弈中的局限,提出有限理性与动态学习是动态博弈中多个智能体选择的基础;探讨了不断改善有限理性的进化学习方法和智能体选择机制;解释了进化博弈与进化稳定策略的本质;指出了传统博弈论与进化博弈论的区别;提出了有限理性下进化博弈与合作机制研究的问题,给出了有限理性下进化博弈与合作机制的研究结果.     

基于行为的产品协同开发流程管理机制研究

针对企业信息化环境下,产品开发过程中因成员在不完全信息条件下的行为不确定性所导致产品开发协同性差、产品开发流程协同效率低和产品开发周期长等问题,通过有限理性条件下产品开发成员博弈格局和动态行为的进化博弈分析,得出成员在信息不对称情况下不一定能够选择到最优策略的分析结论.基于此提出在产品开发成员协同的空间构建主动式信息交互流程管理机制,以使产品协同开发成员间能够良好地沟通并相互信任,从而保证博弈成员进化到协同的长期稳定策略.最后,将主动式信息交互流程管理机制运用于GH公司产品协同开发流程再造的实际案例中验证其可行性.     

复杂经济系统的演化博弈分析

经济系统是一类很有代表性的复杂系统，通过分析复杂经济系统的特性，用经济环境、资源、经济元、流四要素来描述经济系统，从个体的竞争一合作出发，应用演化博弈对复杂经济系统进行了分析，指出经济系统的发展过程在一定程度上是个体演化博弈的过程．     

基于CNF权重学习求解3-SAT问题的进化算法

SAT（Satisfiability）可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法（WalkSAT）、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF（Coniecture Normal Formula）权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT．     

基于神经元连接的脑网络减边演化算法

神经元间的连接以先增大后减小的方式演化,这提示了大脑神经元网络在演化过程中存在“剪除”过程。以“剪除”为启发,本文首先使用数学方法对大脑网络进行建模,然后基于大脑网络中的神经元连接方式,设计了网络减边演化算法。最后,考虑布线消耗和信息传输之间的效率,建立了大神经元优先与距离优先的演化博弈模型,探索该模型对脑网络拓扑结构特性的影响。实验结果显示,在此演化过程中呈现了中心节点度≈200、小世界特性S>1和高效率代价比等性质, 表明该算法能够有效模拟仿神经元剪除机制。上述算法和模型为有效模拟高效低能耗的脑网络提供了一种新途径。