基于纠缠态条件下量子斗鸡博弈模型的纳什均衡分析

应用双人量子博弈EWL模型,对量子斗鸡博弈的纳什均衡与博弈纠缠状态之间的联系进行研究.结果表明,当纠缠满足0≤r≤r_(th)时,存在纳什均衡QD,DQ;当纠缠满足γ_(th)γ≤π/2时,存在纳什均衡QQ,解决了经典博弈困境.     

机会投标下的索赔博弈分析

利用完全信息动态博弈理论分析“低价中标,高价索赔”现象,得到机会投标下的索赔博弈模型．在不同条件分析博弈双方（承包商和业主）的选择和行为,得出模型的均衡解,并设计了博弈双方的决策流程．     

三方动态博弈网络可生存性策略选择

为了提高网络系统在面对攻击、故障及意外事件时的主动防御能力,从宏观角度提出了一种基于三方动态博弈的网络可生存性策略选择模型. 将攻击者、防御者及故障意外事件作为博弈的参与者,采用非合作完全信息动态博弈理论构建三方可生存博弈模型,给出了逆向递归法求解子博弈精炼纳什均衡的形式化表述,进而提出了三方动态博弈策略选择算法,并结合实例进行仿真验证,结果表明,由所提出的策略选择模型和算法得到的双方最佳策略是符合实际需求的.     

工业制造业基地融合“一带一路”建设发展的演化博弈分析

为了明确中国工业制造业基地对接"一带一路"建设,发展外向型经济的可能性,利用演化博弈的方法,构建了包含政府、企业与海外市场的三方演化博弈模型.在对博弈均衡点进行分析后,发现政策补贴行为是维持博弈均衡的关键因素,政府补贴行为能够有效地推动制造业企业与产品走向"一带一路"相关国家和地区.     

基于Stackelberg微分博弈的房屋定价模型

房屋对于每个公民来说是生活的必需品,然而现今房价越来越高,远远超出普通居民的可承受能力。因此一个合理的房屋定价模型显得尤为重要。本文基于Stackelberg微分博弈模型给出了供需均衡时房屋的合理价格。     

纳什均衡的效率及选择

对策论主要研究策略选择问题,强调的是个人理性.纳什均衡在非合作博弈理论中起着核心作用,但其均衡的多重性限制了纳什均衡的应用.就纳什均衡的经济含义及多重均衡的效率选择进行简要描述和分析.     

基于博弈论的异构无线网络动态选择

下一代无线通信网络的主要特征之一是移动终端可以灵活接入各个网络. 在异构网
络共存的下一代通信中,网络选择技术能提高频谱利用率和网络容量. 为此,设计了一个基于
非合作博弈的网络选择机制,以保证移动终端能从异构网络中选择合适的网络接入. 证明了
该博弈为潜博弈,分析了该机制中博弈的纳什均衡存在性和可行性,并设计了一个基于反应
动态机制的最优迭代算法求解博弈. 仿真表明,该算法能够收敛到纳什均衡,且其网络选择机
制具有近似最优的性能.     

卫星通信系统中编码调制模式分配算法

在编码调制方式动态可变的FDMA卫星通信系统中,通过功率和带宽的均衡利用可提高资源利用效率,并能防止后续用户分配资源时功率或带宽受限而导致的系统容量降低.对卫星链路进行分析,建立基于编码调制模式动态可变的博弈模型,提出一种基于功率和带宽均衡利用的编码调制模式分配算法,提高了系统资源的利用效率.仿真表明,所提出的资源分配算法在资源受限情况下能显著提高系统信道容量.     

计算机围棋中的混合策略

探讨了纳什均衡在计算机围棋博弈策略中的适用问题,并以混合策略为依据,对计算机围棋定式知识表示中普遍使用的模式匹配算法,提出了一种改进方案．     

低碳供应链企业间合作减排演化博弈

针对全球变暖对供应链网络运营的影响问题,可以考虑低碳供应链,其组成为上游企业的制造商与下游企业的零售商.运用演化博弈理论,在制造商和零售商分别承担部分低碳宣传成本和碳减排成本的背景下,研究其动态非对称合作问题.建立动态演化博弈模型,并基于复制动态机制分析得到双方合作减排投入行为的演化稳定策略.通过分析模型结果,指出对模型均衡策略起决定作用的9个参数,得出最终的演化稳定策略取决于制造商和零售商的收益增额和承担低碳投入后的收益增额之间的大小关系.采用数值模拟验证模型的有效性.     

基于改进抛物线模型的物流需求预测研究

为了提高物流需求的预测精度,选取货运量作为衡量物流需求的指标,在对非线性回归中的抛物线模型进行探讨的基础上,对其进行改进,得到新陈代谢的抛物线模型.以四川省物流需求预测为实例进行检验,结果显示该模型的预测精度达到96.9%,预测精度等级为1级,证明了该模型的实用性.     

基于多元回归模型的甘肃省CPI影响因素分析

以1999～2010年甘肃省CPI及影响因素的数据为基础,应用多元线性回归方法建立了甘肃省CPI的回归模型,并对其进行理论阐述和分析检验,得出该模型的校正可决系数R珚2=0.998 4,说明模型与数据的拟合度很高;通过运用方差分析和数据模拟检验方法对甘肃省CPI的回归模型进行了实际检验,结果显示该模型的精确度达到了99.462 6%,可用于甘肃省CPI的预测.     

改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用

介绍了三类改进的灰色模型和BP神经网络。将三类改进的灰色模型与神经网络进行组合,得到改进型灰色神经网络组合模型,将一维序列通过三个改进的灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。将组合模型应用到嘉陵江磁器口断面总磷浓度的预测中,结果表明:(1)用该组合模型进行预测,相对误差均在5%以下,预测精度较高,取得了较理想的预测效果;(2)WPGM(1,1)、pGM(1,1)、CGM(1,1)、组合模型预测的平均相对误差分别为5.05%、34.01%、33.65%、3.02%,与单一灰色预测方法和灰色神经网络模型相比,组合模型的适应能力和预测推广能力更好,预测精度更高。     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

基于BP网络的我国工伤事故死亡率预测模型

应用MATLAB软件的神经网络工具箱建立BP网络模型,通过基于时间序列分析方法对1974～2003年全国工业企业事故死亡率进行预测模型的建立和检验.结果表明,用人工神经网络建立的预测模型预测我国工伤事故死亡率符合度高,效果较好.     

基于模糊矢量量化(FVQ)普通话等级测试模型研究

应用模糊聚类矢量量化技术,构造了普通话等级测试模型,以对实现计算机自动评判普通话等级测试系统软件进行开发,并在此模型的指导下按原型法进行了实际开发,经初步试验测试,获得了较好的实验结果.     

基于改进CNN-LSTM组合模型的分时段短时交通流预测

针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题,提出一种基于改进卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的短时交通流预测方法.首先,采用分层提取方法使设计的网络结构和一维卷积核函数自动提取交通流序列的...     

激光照射下生物组织解冻过程的理论分析

将激光传输的七流模型和固液相变传热的等效热容法相结合,提出了激光照射下生物组织解冻过程的二维数值计算模型.数值计算结果与有关分析解进行了比较,吻合良好.最后,运用此模型考察了生物组织光学性质和激光照射参数对激光照射所引起的组织解冻过程的影响.     

改进的Leslie离散型人口模型在黑龙江省人口预测中的应用

根据人口发展特点,应用改进的Leslie离散型人口预测模型,对黑龙江省人口进行预测.通过与其他几种人口模型比较可以看出,利用改进的Leslie离散型人口预测模型预测结果相对较好.     

全国人口时间序列模型预测研究

对1949—2010年全国人口时间序列数据进行了分析,并建立自回归移动平均模型(ARIMA).通过对数据的平稳性检验、模型识别与参数估计、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,1)模型.仿真结果显示,该模型可以用来做短期预测.