基于半张量积理论的公交网络查询

基于半张量积的公交网络查询方法,利用高维数组记录公交网络中站点间连接信息,通过矩阵的半张量积运算,构造直达检验向量、换乘信息矩阵,检验起讫站点间直达、一次换乘以及二次换乘是否可实现连接。利用矩阵乘积量化查询过程,以矩阵形式描述查询结果,使得公交网络查询清晰可辨。     

多层网络计划的一种新分解方法

本文提出了多层网络计划的一种新分解方法,建立了分层网络模型,并探讨了时间参数的计算方法。     

一种两层多目标决策方法

一种两层多目标决策方法夏洪胜，盛昭瀚，徐南荣（厦门大学系统科学系，３６１００５）（东南大学管理学院，南京２１００１８）ＡＴｗｏ－ｌｅｖｅｌＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＭｅｔｈｏｄＸｉａＨｏｎｇｓｈｅｎｇ（ＸｉａｍｅｎＵｎｉ...     

一种基于多层迭代奇异谱分析的信号分解方法

针对复杂信号中相邻频率成分的分解问题,研究了一种基于多层迭代结构的奇异谱分析方法.通过频带细分和迭代筛选,对传统的奇异谱分析进行改进,设计出一种具有多层迭代结构的高精度分解算法,解决了原方法自适应分解能力不足、单次分解效果不佳的问题.仿真结果表明,改进方法的信号自适应分解能力得到了有效增强,能够准确地从频差/中心频率为...     

一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法

针对多用户MIMO-OFDM系统的下行链路提出了一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法,结合MAC层的QoS要求得出用户速率限制条件,建立了基于RBS议价方案的优化模型.以 RBS 的 Pareto 最优解为目标,在满足用户的最大和最小速率基础上使得用户速率尽可能接近Pareto 最优解.仿真表明,算法较好的平衡了用户速率与公平性,并满足了MAC层的丢包率要求.     

基于演化博弈的战略网络城市竞合分析

本文从演化博弈的角度对战略网络城市进行了分析,建立了战略网络城市之间竞合的博弈模型,分析得到了战略网络城市之间竞合的进化稳定策略,最后给出了模型的应用例子,为研究战略网络城市之间的竞合分析提供了参考。     

基于演化博弈的制造企业研发团队知识转移网络演化

为揭示制造企业研发团队知识转移与持续流动的微观机制,结合演化博弈与复杂网络相关理论,利用计算机仿真技术,探究了无标度网络载体下,制造企业研发团队知识转移行为的扩散现象.研究结果表明,组织激励奖惩制度、知识转移成本与知识协同收益之间的关系对制造企业研发团队知识转移网络演化结果有显著影响;小规模知识转移网络的演化深度与速度对三者关系变化较中大规模网络更敏感;知识转移直接收益与知识聚合收益对知识转移网络演化结果影响不显著.     

基于矩阵半张量积方法的改进数量化理论 (Ⅰ)

利用矩阵半张量积理论, 从两个方面对数量化理论(Ⅰ)进行改进: 一是改进模型, 提出一种定性数据通用预测模型; 二是扩展基准变量的维数, 建立一种多维预测方法. 首先, 基于混合逻辑半张量积表示, 研究一维基准变量预测问题, 提出一种新的 预测模型——伪混合逻辑函数模型, 它可描述定量基准变量与定性说明变量间的任一复杂解析关系; 并基于样品数据, 研究如何确定预测模型的结构矩阵. 然后, 研究多维基准变量预测问题, 提出一种伪混合逻辑函数向量预测模型, 并给出其结构矩阵的确定方法. 最后, 给出一个应用例子, 说明本文方法的有效性.     

基于超网络中异质群体演化博弈的海关监管

本文首先采用超网络方法建立了海关监管超网络模型CSSN,其次利用演化博弈方法研究了CSSN中海关和企业这两个通过货物交互的异质群体间的策略选择和学习等问题,最后进行了该模型中的异质群体演化博弈仿真,分析了海关与企业两个异质群体之间的策略互动及其动态调整过程,证明了海关监管改进能够有效促进合作,引导演化博弈的结果收敛于最优并保持监管系统的稳定。     

一种基于GEP的多层物流网络Prüfer编码优化算法

在对Prüfer编码研究的基础上,提出了一种基于基因表达式程序设计的多层物流网络Prüfer编码优化算法(GEPPCOA)。该算法一方面利用基因表达式程序设计的多基因结构特点,克服了传统演化算法中不能直接用个体表示多层物流模式的缺点;另一方面还对基因表达式程序设计原有的操作算子进行了针对Prüfer编码的改进。实验结果表明,使用GEPPCOA求解多层物流网络的Prüfer编码优化问题时,其各项支出费用性能指标均要好于传统的演化算法,提高了算法的收敛精度。     

A SURVEY ON SEMI-TENSOR PRODUCT OF MATRICES

Semi-tensor product of matrices is a generalization of conventional matrix product for the case when the two factor matrices do not meet the dimension matching condition. It was firstly proposed about ten years ago. Since then it has been developed and applied to several different fields. In this paper we will first give a brief introduction. Then give a survey on its applications to dynamic systems, to logic, to differential geometry, to abstract algebra, respectively.     

Matching Algorithms of Minimum Input Selection for Structural Controllability Based on Semi-Tensor Product of Matrices

In 2011, Liu, et al. investigated the structural controllability of directed networks. They proved that the minimum number of input signals, driver nodes, can be determined by seeking a maximum matching in the directed network. Thus, the algorithm for seeking a maximum matching is the key to solving the structural controllability problem of directed networks. In this study, the authors provide algebraic expressions for matchings and maximum matchings proposed by Liu, et al.(2011)via a new matrix...     

网络演化博弈中的自组织临界性

结合雪堆博弈模型与扩展的Bak-Sneppen(BS)模型,研究一维规则环状网络上合作行为的涌现与个体间的动力学关联性。通过统计系统平均合作概率随时间的演化,发现当系统演化到稳态时群体具有较高的合作水平。此外,统计了个体策略突变行为的雪崩尺寸及适应度最低个体间的距离分布,发现这两种分布可近似为幂律分布。这表明系统自组织达到了一种临界状态,在临界状态个体策略在系统尺度上相互关联,因此与系统中高水平合作行为的涌现有着紧密的关系。     

合作竞争博弈中的复杂性与演化均衡的稳定性分析

从博弈参与人的有限理性出发,探讨了合作竞争博弈中复杂性存在的根源,在此基础上应用演化博弈论的方法探讨了合作竞争博弈的演化模型,这是一个复制动态模型,因而我们可以借用生物学中的"复制动态"机制来模拟参与人的学习与调整机制,用"进化稳定策略"来描述合作竞争博弈的长期演化趋势,最后分析了一个水平差异化产品的合作竞争博弈的演化均衡与稳定性,及其演化过程中所表现出来的复杂性.     

Dynamic Decision Model in Evolutionary Games Based on Reinforcement Learning

In evolutionary games, it becomes more difficult to choose optimal strategies for players because of incomplete information and bounded rationality. For bounded rational players, how to maximize the expected sum of payoffs by learning and changing strategies is an important question in evolutionary game theory. Reinforcement learning does not need a model of its environment and can be used online, it is well-suited for problems with incomplete and uncertain information. Evolutionary game theory is the subject about the decision problems of multiagent with incomplete information. In this article, reinforcement learning is introduced in evolutionary games, multiagent reinforcement learning model is constructed, and the learning algorithm is presented based on Q-learning. The results of simulation experiments show that the multiagent reinforcement learning model can be applied successfully in evolutionary games for finding the optimal strategies.     

网络协同数字化预装配系统中的协同技术研究

针对网络协同数字化预装配特点,提出可重组的多Agent协同装配动态组织结构,基于Petri网建立装配动态组织模型和协同装配过程模型,对产品的装配协作过程进行了研究。提出商用CAD软件与数字化预装配系统的模型数据集成方法,研究了多Agent之间的通信和协同实时性的实现技术,并开发了原型系统。实例表明,该系统能使异地协作人员通过网络协同地对产品的装配设计进行分析与优化。     

Evolutionary Dynamics for Firm's Organizational Mode based on Theory of Learning in Games

This article studies the evolutionary dynamics of the firm's organizational mode by applying the theory of learning in games. It is assumed that the firms are bounded rationally and are myopic, and they choose the organizational mode in terms of their own preferences and the market share of the organizational mode. Considering entry behavior of the firms, this article presents one-population evolutionary dynamics and the adaptive learning algorithm. Furthermore, it turns out that the profit function greatly impact on the evolutionary equilibria. On the basis of the internal spillover effect within the population and external spillover effect of two populations, it develops the corresponding two-population evolutionary dynamics and discusses the evolutionary equilibria and their basins of attraction. Theoretical analysis and numerical examples show that the evolutionary equilibria for the firms' organizational mode depend on the spillover effect from the perspectives of long run.     

基于博弈学习理论的企业组织模式演化动态

应用博弈学习理论研究企业组织模式的演化动态.假定企业具有有限理性以及近视眼行为,企业选择某一组织模式的概率依赖于其自身偏好及该组织模式对应的市场份额,考虑到企业的进入行为,建立了单种群演化动态及适应性学习算法,分析了利润函数的性质对演化均衡的显著影响.在此基础上,以企业群体内部和企业群体之间的溢出效应为出发点,建立了两种群演化动态并研究了演化均衡和吸引域的变化.理论分析和数值模拟充分表明,从长期来看,企业组织模式的演化均衡结果取决于溢出效应的大小.     

产品效用与市场博弈Nash均衡条件下的企业策略

提出关于产品功能的多维效用结构理论,更新企业产品制造理念与准则,据此建立市场博弈Nash均衡条件下的最优策略模型,可对企业的产品策略、价格策略以及其他可供采用的竞争策略做出科学分析.