一类动力学解轨道不收敛的博弈及混沌现象

将演化博弈论中的广义石头-剪刀-布这一矩阵博弈转化为一个微分方程,并应用复制动力学理论对该方程解轨道进行研究,从而得出该博弈的平衡点。同时应用混沌理论对该动力学方程的解轨道随着时间长期的演化是否会出现混沌进行了研究,通过应用改进小数据量法对该动力学系统的Lyapunov指数进行计算得出以下结论:在复制动力学下,广义石头-剪刀-布博弈系统中当参数a0时会出现混沌现象。     

两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

市场竞争下的三阶段动态博弈频谱接入算法

采用两级动态频谱接入网络模型,提出了基于市场竞争的三阶段动态博弈频谱接入算法。利用逆推法和Bertrand博弈理论解决动态频谱接入问题。两个寡头(移动虚拟运营商:MVNO)先后确定所需频谱数并进行价格竞争吸引终端次用户,次用户可根据对速率和价格的不同偏好进行选择。理论推导和仿真分析了算法的正确性和稳定性,证明该算法存在唯一纳什均衡。仿真结果表明,MVNOs可以灵活做出最优投资和价格决定,达到收益最大化,为实际应用提供了参考模型。     

OFDMA干扰信道资源分布式自优化算法

针对多用户正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)干扰信道自优化问题,研究其功率和信道资源分配策略,提出了一种新的分布式的资源优化分配算法.各用户只需要知道自己的信道状态信息就可以通过迭代注水的方式对系统资源进行合理分配,实现速率最大化.通过对注水算法增加干扰强度限制条件的方法,优化资源配置,提高系统的效率,并用线性规划理论将其实现.仿真结果表明,该算法在性能上比纳什博弈算法有很大的提高.     

移动云计算嵌套式两阶段博弈计算卸载算法

移动云计算中,移动设备需要决定哪些应用部分卸载至云端处理,即计算卸载决策问题。针对这一问题,提出了一种嵌套式两阶段博弈算法。第一阶段中,移动设备决策其服务请求至云端处理的部分;第二阶段中,云端系统根据所有移动设备的服务请求到达率决策服务请求处理的资源分配。移动设备的目标是最小化功耗和服务请求响应时间,而云端系统的目标是最大化收益。基于向后归纳原则,利用凸优化方法求解了嵌套式两阶段博弈过程中移动设备和云端系统的最优策略,并证明算法可以产生唯一Nash均衡解。实验结果表明,比较基准算法,嵌套式两阶段博弈算法可以使移动设备同步降低平均功耗和平均服务请求响应时间分别约21. 8%和31. 9%。     

保密多输入多输出无线携能系统的节能稳健优化

研究了包含多个多天线窃听者的多输入多输出无线携能系统.在窃听者信道状态信息不精准的情况下,通过联合设计波束成形矩阵、人工噪声协方差矩阵和功率分配比,在满足发射功率约束和能量收获约束的条件下,最大化系统最差情况保密能量效率.基于分式理论,将原非凸问题转化为减式形式的等效优化问题.通过新颖的等效变换,解决了多个优化变量之间的耦合问题,避免了交替优化.借助于S-procedure和一阶泰勒级数展开,将难以处理的非凸问题转化为凸问题.提出了基于Dinkelbach方法的两级优化迭代算法且仿真结果验证了该算法的有效性和收敛性.     

联盟模式下云资源提供最优化算法

为了提高资源利用率和云资源提供者的收益,提出一种云联盟模式下基于合作博弈的资源提供算法.算法将资源联盟收益最优化形式化为线性规划问题,通过合作博弈核求解了该收益最优化问题,并证明了处于合作核中的资源提供策略同样是线性规划最优解.进一步,为了获得稳定的资源联盟结构,设计了基于离散Markov链的动态联盟构造模型,通过该模型可以得到收益最大化的最优联盟结构.仿真实验结果表明,对于具有博弈理性的资源提供者而言,资源联盟可以有效提高个体资源提供者的收益,同时,由于结盟代价的存在,稳定的联盟结构更加倾向于形成规模更小的联盟.     

基于博弈论的协作超宽带系统资源分配算法

为使多用户协作超宽带系统的资源分配算法能在有效利用系统资源的同时满足用户的服务质量QoS(Quality of Service)公平性需求,在纳什议价解方法和凸优化理论基础上,将合作博弈论方法用于协作多频带超宽带系统的资源优化分配中。提出以最大化系统净效用为目标,以用户的QoS需求为公平性指标的协作超宽带系统协作伙伴选择算法和自适应功率分配算法。通过仿真与最大化系统速率（max-rate）和最大化最小用户速率(max min) 公平性算法作比较,证明了该资源分配方法在最大化系统速率和用户QoS公平性两方面有很好的折衷,适于超宽带系统。     

认知Ad hoc网络中基于凸优化的功率控制算法

针对认知Ad hoc网络的特点,构建了相应的网络模型,提出了一种基于凸优化理论的分布式功率控制算法。在分析系统内部干扰的基础上,以最大化网络效用值为目标,以认知用户的发射功率为求解对象,建立了一个通用的数学优化模型。在凸优化理论的指导下,通过引入辅助变量和变量的对数变换,将该模型转变为等价的凸优化模型,采用拉格朗日对偶法对该模型进行求解,得到了分布式的功率迭代算法。仿真实验表明：与其他算法相比,该算法在满足系统约束条件的前提下,取得更好的系统性能。     

石头、剪子、布的矩阵对策

首先建立了石头、剪子、布博弈模型,获得了Nash均衡策略解,然后在引入矩阵对策理论的基础上,借助图解法寻找了该博弈的最优策略。     

基于合作博弈的公差稳健设计方法

结合合作博弈理论和装配产品公差稳健设计建模,提出一种基于Nash仲裁均衡的公差稳健设计方法.首先将考虑稳健设计要求的装配产品质量与成本视为多目标优化对象,通过建立博弈决策方、效用函数,对各博弈方策略进行归属分类,将装配质量和成本多目标优化问题转化为多目标博弈决策问题,并建立相应的博弈模型及效用矩阵,最后采用合作博弈中的Nash仲裁法进行优化求解.该方法应用于车身前端装配总成的公差设计案例,通过与单目标优化方法比较,说明了其工程应用的有效性.     

基于合作博弈理论的汽车概念设计优化方法

将质量功能展开(QFD)与合作博弈理论相结合,提出一种汽车产品顾客满意度和成本优化设计的新方法.该方法主要包括:通过市场调查和QFD分析,获取顾客需求并转化为技术需求,建立顾客满意度水平评价模型;再通过确定博弈方、博弈效用和博弈策略分组,将顾客满意度和成本的多目标优化问题转化为合作博弈理论模型;然后采用联盟博弈的Shapley值法求解最优值.最后,通过某汽车车门开发示例计算与传统方法进行对比,验证了本文所提出方法的有效性.     

多目标博弈加权纳什平衡点集的通用稳定性

在多目标博弈加权纳什平衡理论基础下，讨论多目标博弈在向量值支付函数伪连续条件下加权纳什平衡点的存在性结果；构建伪连续向量值支付函数的博弈空间，给出加权纳什平衡点的定义，同时定义多目标博弈的集值映射，并证明集值映射是非空的、凸的、usco映射；应用Fan-Glicksberg不动点定理、Fort定理以及本质平衡点的定义，讨论权向量和支付函数及策略集三者同时扰动下加权纳什平衡点的通有稳定性情况，得出在Baire分类意义下，构造的问题是本质的，也即是多目标博弈的加权纳什平衡点具有通有稳定性。     

基于合作博弈的多部件设备非完美维修策略优化

非完美维修是设备维修资源受限条件下广泛采用的维修方式,然而设备非完美维修中各部件维修等级的确定随着部件数量或非完美维修等级的增加而变得困难。针对多部件设备非完美维修策略优化问题,以设备可靠性为基础,选择各部件的非完美维修等级为优化变量,以维修时间及任务可靠性为约束条件,以设备总维修费用最低为目标建立了设备维修策略优化问题数学模型;进而选择各部件的负责人为参与者,构建相应的合作博弈场景,提出基于合作博弈的设备非完美维修策略优化方法,通过设置每轮博弈中各参与者的策略空间构造、收益及博弈规则,能够使每轮博弈中设备维修方案的更新是朝着优化目标的方向进行;从而通过动态博弈过程获得多部件设备最优的非完美维修策略。通过仿真算例分析及与遗传算法等对比,验证了所提方法的优化结果整体上明显优于遗传算法和粒子群算法的优化结果,且能够显著提高非完美维修策略优化过程的计算效率。研究为当前有限资源下的设备维修策略优化提供了新思路。     

不同结算方式下发电商投标策略的Nash均衡分析

利用博弈论和最优潮流(OPF)研究了完全信息条件下发电商投标策略的Nash均衡解．考虑了2种不同的结算方式，一种按成本最小调度并以节点电价结算购电费用，另一种按购电费用最少调度并以各发电机组实际报价来结算购电费用，得到2种方式各种策略条件下各发电商的收益，进而利用博弈论找出Nash均衡点．其中各发电节点的电价利用OPF来计算．通过IEEE-9节点的算例检验了各方式在2种不同负荷水平下3个发电厂商投标策略的Nash均衡．结果表明，出现高负荷时2种方式的Nash均衡策略一致，低负荷时不相同，且当出现网络拥挤时Nash均衡策略会改变．所采用的研究方法也可用于分析不完全信息条件下发电商投标策略的Nash均衡解．     

企业社会责任“零和博弈”实例分析——以“三聚氰胺事件”为例

期望效用准则认为每个博弈参与者的目标是追求其个人期望支付的最大化。而一系列＂三聚氰胺＂事件的博弈结果却明显呈现＂零和博弈＂。本论文运用博弈论分析＂三聚氰胺＂事件,认为在决策时需考虑到可能的结果,以期真正实现期望效益准则的博弈所有参与者实现其个人期望支付的最大化之目标。     

基于MAS的改进的囚徒困境模型研究

通过对传统博弈模型的分析,针对其效率低的Nash平衡解,提出了具有激励机制的改进的“囚徒困境”模型。改进模型包括两个阶段,第一个阶段双方要独立给出用于激励对方合作所支付的成本,第二个阶段双方根据修改后的收益矩阵进行博弈。详细分析了改进模型,并应用基于MAS的建模方法进行了建模仿真。理论分析和仿真结果均表明,在改进博弈模型中采取合作策略的百分比高于传统博弈模型中采取相同策略的百分比,系统收益输出具有Pareto效率,影响收益输出的主要因素是双方提供的支付成本大小。     

Strategy selection of production technical standards in a manufacturing supply chain network: the role of partnership density

This paper presents the game of production technical standards between downstream and upstream suppliers on a manufacturing supply chain network when the two parties have different partnership densities, namely, the numbers of replaceable and mature manufacturing partners. We firstly constructed a manufacturing chain network and analyzed its three relationship structures among suppliers with the presence of different relationship densities, and found that all the three relationships brought about the game of production technical standards between partnership- rich and partnership-scanty suppliers. Then we built a two-party payoff matrix, and analyzed the two-party game and evolutionary stable strategy, based on replication dynamic equation and asymmetric evolutionary game theory. The evolutionary stable strategies of two parties under varying payoff parameters were validated through numerical simulation. Finally, we proposed some suggestions for both those manufacturers with more partners and fewer partners, respectively.     

整车主动悬架平顺性时域仿真与优化

为消除剧烈振动给车辆行驶平顺性与稳定性带来的不良影响,利用拉格朗日法建立路面-车耦合的17自由度动力学方程;通过线性滤波白噪声法,建立路面不平度激励的时域模型;根据现代控制理论建立悬架系统多输入多输出的状态方程.利用线性二次型高斯控制理论设计主动悬架控制器,通过粒子群算法（PSO）对控制器的加权参数进行优化.仿真结果表明:车辆平顺性在主动悬架系统的控制下得到了较大的提升,同时车辆的操纵稳定性、结构稳定性均有所改进,车辆的综合性能有了全面的提高.