具有多代理人的对策接受-拒绝过程

考虑了具有组合特性策略的矩阵对策，对策中的局中人是一些彼此不完全合作的代理人。对这样一些对策，我们寻找了具有特殊乘积的混合最优策略。建立了关于这类策略存在的充要条件。能够通过广义矩阵数乘方法得到这些策略在代理人独立行动并且没有可行策略被拒绝时，可用该乘积形式对最优混合策略进行模拟。该模型主要应用在资源分配对策中。     

具有修正状态相关转移率的多节点排队网络

通过分析一个转移率与状态相关的排队网络,在状态独立转移率网络的基础上,利用部分平衡,给出了网络具有乘积形式稳态解的一个充要条件.利用此条件,可以得到很多具体网络的稳态分布.     

基于Vague集的多目标二人零和矩阵对策

根据多目标决策和模糊对策理论,研究支付值为Vague值的多目标二人零和矩阵对策.讨论了Vague多目标二人零和矩阵对策的两种求解方法:一是先将Vague多目标对策问题清晰化,再转化为单目标对策问题求解;另一种方法是先将Vague多目标对策集结为Vague单目标对策,再根据Vague值的排序函数进行清晰化求解.算例表明,上述两种方法能方便地得到多目标矩阵对策的均衡策略和均衡解.     

多冲突环境下的多目标双矩阵对策集结模型

针对两人多冲突环境,建立了多个多目标双矩阵对策的综合集结模型.基于局中人所受到的约束条件,构造局中人面向多冲突环境的可行策略串集合,以全体局中人的可行策略串集合建立新的结局空间,分别构造局中人在新结局空间上所有目标下的合成结局支付函数,建立多冲突环境下的多目标双矩阵对策综合集结模型;运用熵权法对集结模型中的多个目标进行加权和,将集结模型转化为单目标双矩阵对策进行求解.给出的例子说明了模型的实用性和有效性.     

基于多项任务多阶段委托-代理模型的银行信贷风险管理研究

从商业银行和信贷员之间的委托-代理关系的角度分析了商业银行的信贷风险管理问题.研究了商业银行和信贷员之间委托-代理关系的特殊性,建立了多项任务多阶段委托-代理模型.结果表明,多项任务多阶段委托-代理模型能够激励信贷员花在收集"显式"信息和"隐式"信息上的努力都大于零,信贷员2阶段的产出明显大于只有1阶段时的产出,从而降低由于信息不对称而产生的信贷员的道德风险,有效减小银行的信贷风险.模型解决了商业银行对信贷员的激励约束问题,既防范了信贷员的道德风险,又有效降低了商业银行的信贷风险.     

多目标直觉模糊集矩阵对策的求解方法

提出支付值为直觉模糊集的多目标矩阵对策的定义及其解概念,通过建立一对辅助线性或非线性规划模型,计算得到局中人的最优策略.数值实例表明了所提方法的有效性和实用性.所提出的多目标直觉模糊集矩阵对策理论与方法既是对模糊对策理论方法的扩展和补充,也可为解决带有直觉模糊集信息的竞争性多目标对策问题提供新的途径.     

具有多控制器的电力系统可靠镇定

研究了具有多控制器的电力系统可靠镇定问题，以保证某个控制器出现故障后系统的稳定性．首先将具有多控制器的系统可靠镇定转化成保证系统联结稳定的重叠分散控制问题，然后利用大系统包含原理和线性矩阵不等式(LMI)算法设计电力系统的多个控制器．把此方法应用到一个电力系统模型中，设计它的两个控制器．对两个控制器同时存在以及任何一个因故障而被切除的情况分别进行了仿真，结果表明了该方法的有效性．     

对于国际货运代理人与多式联运经营人身份识别的比较分析

目际货运代理在实际业务实践当中可以以不同的身份出现,当赏运代理以多式联运营人的身份出现时关于二者身份的多样性和复杂性显得尤为突出,本文从国际赏运代理及国际多式联运经营人的概念及性质入手,分析了赏运代理的各种不同身份,井就货运代理与多式联运经营人的身份识别提出若干判断标准.     

基于元过程的多代理过程可靠性优化方法研究

为解决多代理过程可靠性难以优化的问题,提出了一种代理网络可靠性的闭环优化方法,其特点是引入了基于连通概率的可靠性计算方法.首先,通过目标输入启动可靠性闭环优化,将目标输入与系统可靠性参数经变换后进行处理,以作为新的给定值来控制多代理系统的网络调整.调整完成后,由可靠性计算获得新的系统数据,该数据再经变换、反馈后形成闭环控制系统.最终使得给定目标参数输入下的代理网络具有最佳可靠性.仿真结果显示,当活动代理数为100时,优化效果最为明显.     

具有不完全合作属性的单向流动态网络生成对策

通过定义联盟同质费用研究考察具有固定联盟剖分的单向流动态网络生成对策,这区别于同质费用、局中人同质费用的情形。局中人通过采取局部行动生成网络,即每次仅能增加、删除或替换一条指向他的连接,行动的原则是最大化其所在联盟的整体收益。在新的规则之下,通过示例研究了局部纳什网的结构特性及其动态生成过程。选择BG函数作为局中人的基本支付函数,诱导产生联盟-局中人的BG函数,最后根据Myer-son值在联盟内部的局中人之间分派联盟-局中人所获得的收益。     

多方参与下的微分对策

应用集值理论讨论以两个局中人对抗为主体、 多个局中人间接参与的一类特殊微分对策, 给出了其极小极大控制的存在性定理.     

多活性级递增叫价组合拍卖方法

组合拍卖是多A gen t系统中进行资源分配和任务分配的重要方法。递增叫价组合拍卖可减少买方对物品估价值的暴露。然而在现有的递增叫价组合拍卖中,效用随着时间复杂度的降低迅速减少。该文提出一种多活性级的递增叫价组合拍卖方法,并给出了理性买方策略。该方法是对iBund le拍卖方法的扩展。买方可对物品组合在不同的活性级上加价,使得拍卖兼顾了时间复杂度和效用。实验表明,在时间复杂度不超过iBund le的情况下,该方法拍卖的效用最大率、总效用率、卖方效用率三项指标都明显高于iBund le。     

一种动态博弈的多agent合作机制模型

利用博弈学习思想,以多agent系统为平台,提出一种基于动态无限博弈的多agent合作机制模型,以多阶段邀请、考核模式形成无限次重复博弈结构体.提出信任基准测度评价控制agent博弈选取的盲目性,使其理性计划各阶段决策.通过博弈结果反馈信息,动态调整agent博弈主体的收益函数,控制各agent间的协同合作优先级,实现闭环调控.将多agent组合构成智能结构体的基本单元,利用九宫格实验对该基本单元进行试验测试,验证多工况下,基于多种信任基准条件agent单元体间的协同合作机制.实验表明,信任基准可有效调整agent间的信任等级,促进系统中agent合作频率的提高.     

基于工件位置的排序博弈收益分配准则

针对基于加权总完工时间排序问题的合作博弈,根据工件对联盟收益的贡献,给出了基于工件位置的收益分配准则,探讨了它与排序博弈的核心之间的关系,讨论了哑元性和断开不变性,提出了平均损失相等性,利用有效性和平均损失相等性对一个特殊的基于工件位置的分配进行了公理化.      

煤矿事故救援游戏式训练系统中的玩家个性化建模研究

根据游戏设计的需要,利用3DSMax的插件Facial Studio建立了不同玩家的多种表情模型,并设计生成玩家个性描述文件,以在训练系统中实现简单的玩家个性化袁现。     

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30％;与最大速率算法相比更加公平.     

局中人数目变动时非凸合作对策分配问题的研究

对允许局中人数目变动时，有边支付、非凸合作对策形式给出的分配问题进行了研究。建立了所研究问题的统一模型框架，提出了一些新的概念。得到了核心分配原则的充要条件，给出了核心分配原则的一个简单充分条件，并给出了一个判定核心分配原则的有用结论，最后还获得了一类非凸合作对策的Ｓｈａｐｌｅｙ值是核心分配的结论。     

Study on Multi-agent Systems with Colored Petri Nets

The approach to model multi-agent systems with hierarchical colored Petri nets is introduced. In a multi-agent system, every agent is modeled with colored Petri net system, and the colored Petri net system of the multi-agent system is a hierarchical colored Petri net system, such that the agents planning deadlock detection and avoidance, can be analyzed with the Petri net system.     

两人利益分配博弈

建立了两人利益分配的博弈模型,利用后退归纳法求得了当博弈过程进行n轮次时,该博弈模型的子博弈完美均衡（即每一轮次的利润分配比例函数）。并证明了当无次数限制时,A与B的利润分配比例为 。