Hierarchical hypergames and Bayesian games: A generalization of the theoretical comparison of hypergames and Bayesian games considering hierarchy of perceptions

This paper discusses the relationship of two independently developed models of games with incomplete information, hierarchical hypergames and Bayesian games. It can be considered as a generalization of the previous study on the theoretical comparison of simple hypergames and Bayesian games (Sasaki and Kijima, 2012) by taking into account hierarchy of perceptions, i.e., an agent’s perception about the other agents’ perceptions, and so on. The authors first introduce the general way of transformation of any hierarchical hypergames into corresponding Bayesian games, which was called as the Bayesian representation of hierarchical hypergames. The authors then show that some equilibrium concepts for hierarchical hypergames can be associated with those for Bayesian games and discuss implications of the results.     

不完全信息下基于交叉评价的灰色关联决策模型

借鉴DEA交叉评价思想,构建不完全信息下的灰色关联决策模型.决策者对决策对象无"偏好"时,假设各决策对象均具有使"自身评价值最大化,竞争对手评价值最小化"的"自利性"特点;决策者对决策对象有"偏好"时,假设各决策对象均具有使"自身客观偏好与决策者的主观偏好的接近程度最小化"的一致目标.各决策对象按照最有利于自身的权重对所有决策对象进行交叉评价,集结后的交叉评价结果作为决策基准.新模型能公平体现各决策对象的"发言权"和竞争优势,决策结果易于被决策对象和决策者同时接受.     

基于不完全信息动态博弈模型的科技定密策略研究

本文首次应用不完全信息动态博弈模型研究我国科技定密机制问题.研究结果表明：1)现有机制无法激励真实持密人申请定密,还会使虚假持密人通过申请定密而获益;2)补贴-惩罚机制可以在一定程度上改善现有机制,但是不能有效区分持密人的真实类型;3)第三方认证机制可有效区分科研成果的密级并促使高密级科研成果持有者主动申请定密.基于理论分析结果,本文提出改善我国科技定密工作的政策建议.     

不完全信息下的群体决策仿真

为研究互联网个体交互,描述网络舆论演化与群体意见形成,建立了人员个性不完全信息博弈的策略选择模型,并对其进行了仿真和分析．根据网络交互的信息不对称性,提出了基于个体自信程度的不完全信息的支付矩阵,并使用海萨尼转换分析了博弈的贝叶斯纳什均衡;进一步地引入了个体记忆,通过交互进程更新了个体对邻居个性的认识．仿真结果表明,在不完全信息环境下,系统收敛时间更短,信息传播更快．研究内容有助于理解网络事件更易产生一致意见的演化规律,为网络舆论的引导策略提供参考和借鉴．     

SCHEDULING TWO GROUPS OF JOBS WITH INCOMPLETE INFORMATION

In real world situations, most scheduling problems occur neither as complete off-line nor ascomplete on-line models. Most likely a problem arises as an on-line model with some partialinformation. In this article, we consider such a model. We study the scheduling problem P(n_1,n_2),where two groups of jobs are to be scheduled. The first job group is available beforehand. As soon asall jobs in the first group are assigned, the second job group appears. The objective is to minimize thelongest job completion time(makespan). We show a lower bound of 3/2 even for very special cases.Best possible algorithms are presented for a number of cases. Furthermore, a heuristic is proposed forthe general case. The main contribution of this paper is to discuss the impact of the quantity ofavailable information in designing an on-line algorithm. It is interesting to note that the absence ofeven a little bit information may significantly affect the performance of an algorithm.     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

不完全信息下的ELECTRE权重鲁棒性分析方法

就ELECTRE-Ⅲ的权重提出了一种基于线性规划的鲁棒性分析方法,给出了不完全信息条件下的鲁棒性判别条件和鲁棒性设计步骤。分析计算结果表明这种方法是实用有效的,为ELECTRE-Ⅲ权重的设置提供了新的思路,同时对其他多属性决策方法也有适用性。     

不完全信息条件下可生存网络存储系统方案优选研究

提出了一种不完全信息条件下的可生存网络存储系统方案优选模型.该模型基于可生存性指标构建了证据源,给出了存在空缺值的决策评估矩阵,针对传统方法无法处理不完全信息情况,提出了基于DS证据理论的方案评估方法;同时,为了处理决策评估矩阵中以不同形式描述的取值情况,给出了点值、区间值、模糊值等取值形式的隶属度函数,采用了基于信任区间的多属性决策规则,以获得方案优劣排序结果.最后,通过网络存储系统方案优选实例证明了该模型具备处理不完全信息能力,方法有效合理.     

不完全信息多属性群体决策方法

考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。     

不完全信息的多属性粗糙决策分析方法

针对有偏好信息但信息不完全的多属性决策问题，给出了一种基于拓展粗糙集的决策分析方法，首先提出了扩展优势关系的概念；其次用扩展优势关系代替经典粗糙集中的不可分辨关系得到知识的粗糙近似，证明了粗糙近似的两种等效表示方法及基本性质，给出了分类决策规则；最后通过一个实例说明方法的可行性与有效性。     

不完全信息条件下计算机网络对抗行动鲁棒博弈模型

在分析不完全信息计算机网络对抗问题特点基础上,运用马尔可夫决策描述网络状态转移过程,用区间数刻画不确定参数,以折扣总回报值为目标函数,提出计算机网络对抗行动鲁棒博弈模型.采用凸分析理论对计算机网络对抗鲁棒博弈模型进行分析,得到网络攻防双方的收益函数为等度、连续凸函数,攻防双方存在均衡策略且为一个压缩映射.通过算例分析,验证方法的可行性和有效性.     

Multi-criteria classification approach with polynomial aggregation function and incomplete certain information

1 .INTRODUCTIONThere are lots of multi-criteria classification prob-lems in economic and social life . At present thereare many methods for solving multi-criteria classi-fication problems[1 ~2], ELECTRE TRI and UTA/UTADIS are the useful and efficient ones amongthem.In ELECTRE TRI ,criterionis a pseudo-cri-terion,an outranking relation is defined for eachcriterion. The concordance index and non-concord-ance index are defined according to ascertainedweight so that reliability of …     

信息不完全确定的多准则语言群体指派方法

针对决策者权重和准则权重信息不完全确定且评价信息为语言值的多准则指派问题,提出了一种新的求解方法。该方法利用二元语义对语言评价信息进行处理和运算。首先将决策者在各准则下给出的语言评价矩阵转化为二元语义,并利用二元语义的Δ函数及其逆函数Δ-1将其结集为群体在不同准则下的评价矩阵,然后利用二元语义的算术平均算子将不同准则下的评价矩阵结集为综合效率矩阵,再结合决策者权重和准则权重的不完全确定信息等构建非线性混合整数规划模型,并利用粒子群算法与匈牙利算法联合进行求解。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

信息不完全的Fuzzy群体多准则决策的规划方法

提出了一种准则权系数和决策者权系数信息都不完全,且决策者存在风险态度的Fuzzy群体多准则决策方法。该方法通过利用准则权系数的不完全信息构造各方案针对不同决策者的Fuzzy线性规划,利用Fuzzyα 截集和区间数的性质,将Fuzzy线性规划转化为线性规划,求解综合后的线性规划得到各方案针对不同决策者的评价模糊数。然后利用决策者的不完全信息构造Fuzzy线性规划,将Fuzzy线性规划转换成为一般线性规划问题,求解综合后的线性规划问题,得到方案的群体评价模糊数。对决策者的风险态度进行集成得到群体风险态度,利用模糊数的距离公式将群体风险态度与方案的群体评价模糊进行集成得到整个方案集的一个排序。对准则值是梯形模糊数的信息不完全的Fuzzy群体决策方法的实现过程进行了详细讨论。最后通过实例说明该方法的可行性和有效性。     

不完备信息条件下基于证据理论的CGF行为决策方法

针对计算机生成兵力行为决策中遇到的战争迷雾问题, 特别是决策属性中出现的不完备信息情况, 提出基于证据理论的行为决策方法. 首先基于战场决策信息特点分析, 提出精确、模糊、不确定信息的决策属性可信度归一化表示, 然后提出表示备选方案不确定性的执行可信度, 最后根据DS合成法则对多属性可信度信息进行合成. 实验分析说明了该方法的可行性, 以及对于不完备信息处理的有效性.     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

Fusion of multiagent preference orderings with information on agent''''s importance being incomplete certain

The problem of fusing multiagent preference orderings, with information on agent's importance being incomplete certain with respect to a set of possible courses of action, is described. The approach is developed for dealing with the fusion problem described in the following sections and requires that each agent provides a preference ordering over the different alternatives completely independent of the other agents, and the information on agent's importance is incomplete certain. In this approach, the ternary comparison matrix of the alternatives is constructed, the eigenvector associated with the maximum eigenvalue of the ternary comparison matrix is attained so as to normalize priority vector of the alternatives. The interval number of the alternatives is then obtained by solving two sorts of linear programming problems. By comparing the interval numbers of the alternatives, the ranking of alternatives can be generated. Finally, some examples are given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

不完全判断矩阵的一致性及权重估值模型研究

研究层次分析法中不完全判断矩阵的若干问题,基于随机确定性判断矩阵的概念,定义不完全判断矩阵局部一致性和局部满意一致性,并建立判别不完全判断矩阵是否具有局部满意一致性的数学概念模型;针对Harker方法没有充分估计不完全判断矩阵内含不确定性的缺点,建立一个新模型来估计权重的上、下限范围,模型采用颗粒群优化算法求解.