会计信息披露的博弈论分析

会计信息的披露方和使用方之间存在着目标函数的不一致,由此导致博弈各方之间不同的行为选择策略,那么在将会计信息视作一种公共商品时,需通过高标准、统一的会计准则的制定以及对会计信息披露的内容、形式和质量保障机制的规范来实现会计信息披露的纳什均衡.     

求解背包问题的一种改进粒子群优化算法

针对0—1背包问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。在物品规模增大时,该算法能够有效寻找全局最优解,提高背包的空间利用率,降低背包的空置率。通过仿真实验表明,改进的粒子群优化算法在背包问题求解中具有更好的收敛性和稳定性。     

差异演化算法求解多选择背包问题

多选择背包问题是典型的NP难题,文中建立了多选择背包问题的数学模型,设计了差异演化算法对其进行求解。通过对其它文献中实例的仿真试验和结果对比,表明了算法求解多选择背包问题的可行性和有效性。     

差异演化算法求解多维0-1背包问题

多维0-1背包问题是典型的NP难题,设计了一种求解它的差异演化算法,阐述了算法求解多维0-1背包问题的具体操作过程。用提出的算法对55个测试算例进行了仿真实验,得到了全部算例的最优解。测试结果表明了文中算法是求解多维0-1背包问题的一种有效方法。     

背包问题的混合粒子群优化算法

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法，结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题，经过比较测试，6种混合粒子群算法的效果都比较好，特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法，并成功地运用在投资问题中。对于目前还没有好的解法的组合优化问题，很容易地修改此算法就可解决     

基于核问题的果蝇优化算法求解多维背包问题

针对多维背包问题(MKP)维度高、约束强的特点,提出了一种基于核问题的果蝇优化算法(CBFOA).该算法通过求解MKP的线性规划松弛问题(LPR-MKP)的对偶问题得到MKP效用比,并运用核问题降低问题规模;果蝇的生成采用的二级结构和时变的搜索步距有利于前期快速寻优和后期精确搜索,采用的修复补偿策略、一级果蝇交流以及视觉搜索中的突跳机制以提高求解质量.通过标准测试集的测试和算法性能的对比,结果表明CBFOA对于MKP有较强的搜索能力.     

基于遗传算法的背包问题求解

背包问题是计算机算法研究中NP完备类的一个困难问题,对这个问题国内外很多学者已经研究出了不少经典的方法,但是这些传统的优化方法存在一些缺点。本文介绍了近年来兴起的一种机器学习算法——遗传算法解决背包问题的基本思路,并通过实例计算证明了此方法的可行性和有效性。     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

基于博弈论的最优认知中继网络功率控制

认知中继网络在不影响主用户的正常通信情况下使用授权频谱,其功率控制方法也有自身的特点。用博弈论的方法建立认知中继模型,求出最大化效用的阶段发射功率解,通过对其纳什均衡、帕累托最优和全局最优的分析,发现用实际纳什均衡解作为发射功率效用最优,而这是由发射功率的非同时性所决定的。仿真验证了把实际纳什均衡解作为发射功率值时效用最优。     

博弈论中某些概念的辨析

近年来,博弈论几乎成为了西方经济理论的一部分,在国内当前流行的教材中也用大量篇幅介绍博弈论相关内容.但是在某些教材中对基本概念解释存在错误,这使得对相关理论的分析与说明都出现了问题.分析了博弈论中策略等概念,探讨了相关内容的理解问题,纠正了某些文献中对相关概念的误解.作为数学应用,＂博弈论＂仅仅是为各种设定的场景构建数学模型,其结论都是有严格限制的.     

Network Security Transmission Based on Bimatrix Game Theory

Based on the bimatrix game theory, the network data transmission has been depicted in a game theory way： the actions of the attacker and defender （legitimate users） are depicted within a two-person, non-cooperative and bimatrix game model, this paper proves the existence of the Nash equilibrium theoretically, which is further illustrated by the experimental resuhs.     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

基于博弈论的认知无线电的频谱负载平衡

为了提高频谱资源的使用效率并在分布环境下支持QoS,提出认知无线电系统中基于博弈论的频谱负载平衡算法。通过构造支付函数,建立了负载平衡问题的非合作博弈数学模型,利用最佳响应求得纳什均衡解,根据各分配请求的QoS要求应用均衡战略来调整资源分配,以达到频谱利用最优化的目的。仿真表明：该算法可以在避免干扰的情况下有效地利用带宽资源,实现负载均衡;算法的收敛性也得到验证。     

基于博弈论的认知无线电的频谱负载平衡

为了提高频谱资源的使用效率并在分布环境下支持QoS,提出认知无线电系统中基于博弈论的频谱负载平衡算法。通过构造支付函数,建立了负载平衡问题的非合作博弈数学模型,利用最佳响应求得纳什均衡解,根据各分配请求的QoS要求应用均衡战略来调整资源分配,以达到频谱利用最优化的目的。仿真表明:该算法可以在避免干扰的情况下有效地利用带宽资源,实现负载均衡;算法的收敛性也得到验证。     

求解背包问题的新型算法

介绍了程序设计技术中的几种算法，并利用算法间的混合提出了一种解决背包问题的新型算法。     

背包问题的遗传算法求解

探讨利用遗传算法解决背包问题并设计新型的遗传算法，给出了背包问题的数学模型，建立了有效的约束条件。在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上，提出了面向背包问题的遗传算法和一种构造染色体的新方法，提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算法，给出了一个例子说明算法的收敛性和收敛效率，仿真说明了算法的有效性。     

基于博弈论多个授权用户的空闲频谱分配

针对认知无线电系统中授权用户的空闲频谱共享问题,利用博弈论的基本模型,改进一种线性导数迭代的频谱分配方法。该方法利用授权用户前一时刻的分配策略,根据系统的收益函数变化最快方向,并且自适应地进行迭代,达到快速纳什平衡。与传统线性迭代算法相比,避免了根据用户通信参数确定调整因子的过程,使认知用户在考虑自身条件,不影响授权用户正常通信的条件下,得到通信质量较好的频段,有利认知用户的通信,同样也使授权用户获得较多的频谱分配收益。仿真结果表明：该算法与传统线性迭代相比,在相同误差下缩短了迭代周期。     

基于博弈理论的航空机票动态定价模型

航空机票价格同时影响航空公司和旅客这对博弈行为的双方.分析了航空公司和旅客之间动态博弈行为,讨论了旅客出行成本,在此基础上将整个预售期上的博弈问题转化为航空公司的单人博弈问题,兼顾考虑了No Show及旅客对航空公司收益的影响,根据经济学理论中价格影响市场需求的规律,利用定价决策来调节机票销售数量实现超售限制,建立的动态定价模型包含超售因素.算例仿真验证了模型的实用性.     

基于频谱差异的动态频谱分配博弈算法

基于博弈论的认知无线电动态频谱分配,是目前认知无线电领域研究的热点之一。考虑到频谱差异性,采用古诺博弈(Cournot game)模型,在原有的定价函数中加入频谱相似度矩阵,提出了新的效用函数,使得更接近于实际网络环境。性能分析表明,考虑了频谱差异性的分配算法较原来算法更具多样性,适合实际网络分配。     

认知无线电网络中功率控制方法的研究

分布式功率控制是认知无线电系统常用的功率控制方法之一.将非合作博弈论的方法应用于认知无线电的功率控制上,在Goodman所提出NPG模型以及NPGP模型上来进行代价函数的改进,并提出一种新的博弈算法来实现对认知无线电系统的功率控制.该算法不仅考虑到系统用户之间的公平性,同时还考虑到认知用户之间干扰的影响,并通过理论证明了其纳什均衡的存在性与唯一性.仿真结果表明,该算法不仅能使用户发射功率降低,同时还可以使用户的效用提高,并且收敛性较好.