多数者博弈模型演化分析

为研究经纪人行为策略对社会经济复杂系统的影响,本文在少数者博弈模型的基础上提出多数方获胜的基本多数者博弈模型以及演化多数者博弈模型。采用多主体建模方法,模型中的众多经纪人被赋予有限理性,他们可以选择自己的最优策略或者调整策略概率来竞争有限资源,演化到稳态后也能表现出人类社会系统所独有的现象。在基本少数者博弈中,当模型中的游戏规则变为多数方获胜时,得到的基本多数者博弈模型可以更快演化到稳定状态。并且在历史记忆长度m较小的时候系统资源利用率较高,随着m增大资源利用率逐渐降低,最终与经纪人随机选择得到的结果一致。而演化多数者博弈模型的资源利用率则不受m影响,因此在m较大时,引入演化能提高资源利用率。同样的系统参数,随机初始条件不同演化多数者博弈模型经纪人概率也有可能分布在p=0.5不同侧。同时发现,稳定后每时步平均获胜方人数与经纪人概率分布也有联系,在经纪人概率重置时采用不同的边界条件,得到的经纪人概率分布也不同。进一步分析演化多数者博弈模型系统资源利用率,发现经纪人新旧策略概率的相关程度r越大,概率分布越平坦,系统资源利用率越高。增加奖惩比R,也会影响经纪人概率分布,资源利用率也会提高。     

一种网络演化MG模型研究

将少数者博弈模型作为描述经纪人竞争的动力学模型,并考虑了现实中存在的经纪人学习模仿机制,研究了经纪人在小世界网络下的通过学习和模仿自组织形成群落的现象,同时进行了仿真实验.分析了回报比率β和重连概率p与经纪人群落演化的关系,得出了在不同参数下群落规模分布的规律,以及模型系统方差变化的规律,为更好地研究社会经济系统中的涌现现象提供了一种新的方法.     

三种市场情形二度价格歧视的比较分析

在线性需求函数条件下，就一个垄断厂商、二个寡头厂商、三个寡头厂商3种市场情形，用完全信息静态博弈的方法对实施二度价格歧视时产量和价格的确定进行了研究，并就3种市场情形在实施二度价格歧视时的歧视价、总产量、总收益、总收益增加率、消费者剩余和获取的消费者剩余率进行了比较分析．结果表明：实施二度价格歧视时，垄断总能提高生产者利润，而竞争总能提高消费者剩余．     

引入模仿的多方演化少数者博弈模型

提出并研究了一种新的多方演化少数者博弈模型。在该模型中,经纪人可以通过模仿改变自己的决策。不同于原始的EMG模型,现在的模型规定处于最少方的经纪人加一实分,处于最多方的经纪人减一实分,处于中间方的经纪人获得R（-1〈R〈1）实分。随着R的不同,经纪人的行为从小心谨慎向极端转变。数值结果表明,通过模仿演化使得经纪人的自组织行为得到强化,可以明显提高系统的协作。     

不同条件策略下博弈经纪人的自组织分布特性分析

当少数者博弈模型中的经纪人采用Attila Szolnoki等人提出的条件策略进行决策时,可设计两种不同的策略演化规则。数值模拟计算发现,经纪人采用不同的条件策略时,经纪人人数分布分别出现两种不同的、有秩序的自组织分布现象。其中一种演化规则能够使系统某方人数变化方差降低,这意味着此时系统资源将得到更好的利用。     

加权小世界网络上的演化少数者博弈模型

研究了加权小世界网络上的演化少数者博弈模型.在该模型中引入回报机制,当经纪人通过模仿获益后.模仿者必须向被模仿者支付一定的报酬.模拟发现在某报酬下系统方差达到最小,表明此时系统的表现较好,系统资源得到更好的利用.而且随着d值的减小,系统的方差增大.     

三方演化少数者博弈模型中的经纪人模仿效应

本文研究了加权无标度网络上的三方演化少数者博弈模型。文中引入权重来表示经纪人之间联系的强度与频率,权重可以通过一个加权参数β来进行调节。数值模拟发现,系统方差与参数β之间存在非单调关系,在β=-1时系统方差达到最小,说明这时系统的表现较好,系统资源可以得到更好的利用。     

热库对原子-场耦合系统中量子非局域性的影响

讨论了光场初态和热库性质对原子场耦合系统中量子非局域性的作用．结果显示，如果腔损耗很弱，热库的平均光子数很小．系统会周期性地展现出量子非局域性．非局域性的消失速度依赖于初始压缩真空态的振幅、热库的平均光子数和腔的衰退系数．场越强、平均光子数和衰退系数越大，非局域性减小得越快。     

演化少数者博弈在小世界网络上的信息传递效应

研究了演化少数者博弈在Newman和Watts提出的小世界网络(NW小世界网络)上的局部信息传递作用.在奖罚比R不同的情况下,经纪人对策略的选择不同,系统的p值分布存在一个相变.数值模拟结果显示,在Ps相同情况下,NW小世界网络上的标准方差比由Watts和Strogatz提出的小世界网络(WS小世界网络)上的标准方差小,对资源的利用效率更高.     

基于无标度网络的创新扩散模型研究

从无标度潜在采纳者关系网络出发,考虑潜在采纳者所处局域关系网络对创新采纳决策的影响,自底向上,从微观到宏观建立了创新扩散模型.模型一方面放宽了传统Bass类模型对于潜在采纳者关系网络不符合实际的假设;另一方面,引入了无标度网络的重要参数(度分布幂指数),使得创新采纳决策的微观机制能与宏观扩散数据相结合,体现了微分方程建模方法的优势,提高了模型的应用价值.对模型的进一步仿真分析发现,潜在采纳者关系网络节点度值的异质性程度越高及网络平均度值越小,则创新扩散深度越大、创新扩散速度越慢.     

基于服务影响分析的网络安全态势定量感知方法

根据服务与配置间的资源依存关系,选取服务可用性与服务性能作为影响分析的重要指标,将网络服务运行状态抽象为安全态势基本要素.引入混合策略博弈刻画网络空间攻防双方的安全交互,建立网络攻防博弈形式化模型,并对模型中的策略空间、转移规则、效用函数等给出了明确定义.实验结果表明,该方法可定量刻画Nash均衡时博弈双方的收益情况,完成了网络安全态势的量化分析与自动生成,为安全管理员正确决策提供支持.采用服务影响分析方法屏蔽了系统配置及入侵行为细节,效率高、实时性强,有助于网络安全态势感知研究的发展.     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程;在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链预测其他竞争者的决策,将资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法;在假设节点个人理性的前提条件下,论证此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益.最后并从实验仿真证明其有效性.     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,本文将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程,在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链对其他竞争者的决策进行预测,同时资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法。最后,在假设节点个人理性的前提条件下,论证了此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益。并从实验仿真证明其有效性。     

易逝品买方定价不透明销售模式供应商与中介商的博弈分析

基于不完全信息非合作博弈理论,本文对买方定价不透明销售模式中供应商与中介商的博弈进行了分析,得出了供应商对不透明产品门槛价格设定的贝叶斯均衡解和中介商对不透明产品不透明度设定的策略应对.结论表明,在买方定价不透明销售模式中,在顾客竞价成功的前提下,供应商个数越多,中介商所获得的信息租金越高;但供应商个数增多时,也会加大产品销售的不透明度,导致顾客的报价大幅降低.因此,中介商需要在不透明度大小的设定和自身收益之间进行权衡.     

基于联邦学习的多源异构网络无数据融合方法

在联合作战体系中,数据作为基础性战略资源发挥着重要的底层支撑作用,数据妥善管理和高效利用是推动作战能力整体跃迁和作战样式深度变革的重要动力。为实现不同作战系统间信息的互联互通,提出 一种基于联邦学习的多源异构网络无数据融合方法。从多源数据融合面临的安全性和异构性问题出发,利用条件生成对抗网络提取本地知识和全局分布,集成数据信息;结合局部教师模型-全局模型架构,以无数据知识蒸馏的方式对局部模型知识进行迁移,融合异构网络,细化全局模型,实现不同系统间安全、高质量的信息交互,为智能化指挥信息系统建设提供技术支撑。实验结果表明:该方法在结构化数据和图像数据上具有可行性,整体准确率可达到80%以上。     

机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中，决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息，进行快速准确的决策，是取得胜利的关键。介绍了一套机器人足球决幕软件系统的设计实现方案，采用六步推理模型，基于敷组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法；提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法。通过实际比赛验证，达到了机器人足球比赛要求，比赛效果较好。     

可靠的计算机网络信息理论模型

根据可诊断系统的分析和设计理论 ,确定计算机网络可靠性的衡量办法 .在第一部分列出信息理论的初步 ,而相应的信息理论模型被列在第二部分 .在第三部分 ,对此模型的分析建立一个根本的事实 :在一个可靠的计算机网络中任意一个计算机系统 vi 中的计算机故障概率 pi 必须满足 pi <1 /2 .否则 ,这个网络不可诊断 ,因此也就不可靠 .     

The mechanism for the self-adaptation behavior in the evolutionary minority game model

In this paper, we shall present our studies of a generalized evolutionary minority game model in which the agents are divided into several groups. The performance of the individual agent is averaged in each group. We find that there are three different effects in this generalized model, i.e.(1) group averaging effect, (2) left-right asymmetric effect, and (3) self-interaction effect. The former two effects favor the cautious agents, while the last one favors the extreme agents. In most cases, both the analytic results and the numericul simulations demonstrate that the group averaging effect is dominantly important and therefore the performance of the cautious agents is better than that of the extreme agents. However, when the number of groups is sufficiently large, the generalized model can be somehow reduced to the conventional evolutionary minority game model. As the parameters vary in the generalized model, the importance of the above three effects is exchangeable and different types of population distribution emerge.     

基于损失加权的实时篮球裁判手势识别系统

为了方便观众更好地在观看比赛直播和录像时理解裁判手势的含义,或帮助录像分析师分析比赛视频,设计了一种实时篮球裁判手势检测与识别系统Yolov5-BR(Yolov5-Basketball Referee).首先,采用目标检测中的Yolov5算法为基础模型,对其边界框的交并比(intersection over union,IoU)损失函数完全交并比(complete intersection over union,CIoU)进行加权处理,增强预测框的鲁棒性;其次,在C3模块后加入注意力机制,产生更具分辨性的特征表示,从而提升网络识别性能;此外,在检测层头部融入自适应特征融合机制,充分利用图像高层语义信息;最后,对目标置信度损失函数进行不对等加权处理,从而提高对小目标检测的鲁棒性.在自制的裁判手势数据集上,Yolov5-BR取得了95.4%的mAP值,本地视频检测速率为55.5帧/s,外接摄像头分辨率为1 280×960,检测速率为25帧/s.实验结果表明,Yolov5-BR相对于原始模型在检测裁判手势的性能上有所提升,保持了较高的准确率、稳定性与实时性.     

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。