基于演化博弈的拟态防御策略优化

网络空间拟态防御是近些年出现的一种主动防御理论,以异构冗余和动态反馈机制不断调整执行环境来抵抗攻击。然而,面对黑客的多样化攻击手段,仅凭借拟态防御抵抗攻击是不安全的。为了增强系统的安全防御能力,本文在目前已有的防御系统基础上提出更为合理的防御选取方法。将有限理性的演化博弈引入到拟态防御中,构建了由攻击者、防御者和合法用户组成的三方演化博弈模型,并提出了最优防御策略求解方法。该博弈模型利用复制动态方程得到了演化稳定策略。仿真实验结果表明,系统通过执行推理的演化稳定策略可以降低损失,遏制攻击方的攻击行为,对拟态防御系统中防御策略选取和安全性增强具有一定的借鉴意义。     

基于系统动力学的环境污染演化博弈问题研究

用系统动力学建立环境污染管理问题中政府管理部门与生产排污企业之间的一个混合战略演化博弈模型.仿真结果表明:非对称结构的2*2混合策略演化博弈模型不存在演化均衡.从监管部门的角度出发,改变博弈支付矩阵在演化博弈过程始终保持不变的情况,在博弈支付矩阵中考虑动态惩罚策略.结果表明,本策略的演化博弈模型存在演化稳定均衡,即Nash均衡.系统动力学为演化博弈理论的验证和应用提供一个政策仿真实验平台.     

物联网环境下基于演化博弈的动态频谱分配算法

研究物联网环境下垄断频谱市场中两个有限理性的服务提供商基于需求响应的价格竞争。服务提供商购买频谱拥有者提供的频谱,相互动态竞争提供给次用户使用以谋求自身利益的最大化。引入动态频谱接入,同时考虑次用户对价格的反应,将服务提供商的动态价格策略选择建模为演化博弈模型。通过复制动态,提出的算法收敛到演化稳定均衡(ESS)。仿真结果表明所该算法是收敛的,可以达到ESS,分析结果验证了演化博弈算法的稳定性和有效性。     

基于演化博弈的蜜罐有效性机理证明

借鉴自然界生物演变进化过程中复制动态的思想,基于演化博弈对蜜罐技术的有效性机理进行研究,分析网络中攻防双方如何根据自身行动策略及支付函数进行演变,从而使博弈收益最大化。演化博弈从一种全新角度诠释了博弈均衡概念,不再是完全理性也非完全信息,为纳什均衡和均衡战略的选择演绎出新方法。演化博弈过程中,防御方是包括普通服务和蜜罐的混合系统,其对手是访问混合系统的恶意攻击者,双方构成了博弈参与者。混合网络系统可看作一个生态系统,而来访者则只有攻击者一个种群;混合系统持续为来访者提供服务,攻击者可选择访问或不访问。论文基于复制动态方程推理计算满足演化稳定策略的均衡点,并利用Matlab平台仿真验证博弈双方的策略演变趋势,从而在理论上证明了蜜罐技术的有效性机理。     

考虑平台网络外部性的分享经济中三方演化博弈分析

以使用权分享为主要特征的分享经济打破了原有经济系统的平衡,改变了参与者的决策行为.针对参与者(平台、所有者和分享者)行为决策对分享经济系统稳定性产生的影响,基于平台的网络外部性、参与者行为的交互影响以及有限理性的假设条件,构建由“平台-所有者-分享者”3个博弈主体组成的演化博弈模型,运用演化博弈理论和李雅普诺夫判别法分析模型均衡点的渐近稳定性及系统的演化稳定策略.最后探讨平台的网络外部性、参与者机会主义成本以及平台监管力度等对此动态系统稳定性的影响,为参与者的行为决策提供理论参考.     

N人合作博弈的Nash及演化均衡稳定策略分析

在有限理性的基础上,对N人合作博弈的对称Nash均衡进行了分析,并引入演化博弈理论分析了参与人的演化均衡稳定策略,得到了不同策略选择下的均衡点。进而应用生物复制动态理论对离散时间及连续时间下的复制动态稳定集进行了研究。最后通过实例说明了该方法在博弈均衡选择上的有效性。     

基于演化博弈的干部管理问题

为研究干部管理问题,借助演化博弈理论,建立党政主要领导和其他班子成员博弈的支付矩阵,从动态的角度来考察党政主要领导和其他班子成员在完成工作时策略的演化过程,利用复制动态方程求得党政主要领导和其他班子成员博弈的演化稳定策略.最后通过对该模型进行数值仿真,对比分析了在选择策略初始人群比例,奖励分配和过失承担几方面发生变化时...     

系统直和博弈模型下的合作演化

演化博弈论是生物进化论与博弈论结合产生的理论,已成为研究合作演化行为的有力工具.本文研究了基于系统直和博弈模型下的合作演化行为.首先,利用复制者方程分析了双人双策略及三策略对称博弈的演化动力学过程.然后,以石头剪刀布模型和雪堆模型为基础,采用矩阵直和构建系统直和博弈模型,并将所构造的直和矩阵转化为含参数的系统总支付矩阵.随后,说明了这种方法可推广到n个博弈的情形.最后,利用MATLAB对系统直和博弈模型进行仿真模拟,从系统整体的角度分析合作演化.仿真结果表明,混合之后的系统直和博弈较单一博弈而言,合作策略的占比明显增加,且整个系统稳定性更好.这种合作演化机制呈现了全局互惠.     

基于激励机制的网络攻防演化博弈模型研究

随着网络信息系统的日益复杂化,网络的安全性和用户隐私性引起了人们的高度重视,寻找能够维护网络安全、分析和预判网络攻防形式的新技术尤为重要.由于演化博弈理论的特性与网络攻防的特性较为契合,因此,本文对网络环境进行了分析,构建网络攻防场景,并在惩罚机制的基础上引入激励机制,提出了基于激励机制的攻防演化博弈模型.通过给出群体不同的问题情境,利用复制动态方程对局中人的策略选取进行演化分析.另外,在第三方监管部门对局中人管理的基础上,分析不同攻击时长时攻击群体的演化规律,证明攻击具有时效性.通过激励机制对防御群体策略选取的影响以及引入防御投资回报,来进一步证明增加激励机制的可行性.根据实验验证表明,本文提出的攻防演化博弈模型在不同的问题情境下均可达到稳定状态并获得最优防御策略,从而有效减少防御方的损失,遏制攻击方的攻击行为.     

演化博弈视角下的再制造闭环供应链回收策略研究

为刻画闭环供应链系统运作的动态性和复杂性特点,文章运用动态演化博弈理论探讨不同制造商之间的演化博弈关系;并针对不同回收策略下的演化路径和均衡点性质进行研究。在演化博弈的基础上进一步分析闭环供应链总成本最小的动态最优控制策略,利用庞特亚里金最小值原理探讨最优控制条件下不同回收补贴对回收方式选择策略的影响;最后结合数值模拟验证了固定回收补贴下最优控制策略的有效性。     

复杂网络上的演化博弈

主要介绍了近年来复杂网络上的演化博弈研究现状和研究方向．复杂网络理论的发展为描述博弈关系提供了系统且方便的框架，网络上的节点表示博弈个体，边代表与其邻居的博弈关系．介绍了经典演化博弈论中的演化稳定策略概念和复制动力学方程，以及二者的相互联系．介绍了混合均匀有限人口中随机演化动力学问题，并给出了与确定复制方程的相互转化关系．介绍了小世界、无标度等复杂网络上演化博弈的研究结论，给出了复杂网络上演化博弈论的未来发展方向．     

A game-theoretic and dynamical-systems analysis of selection methods in coevolution

We use evolutionary game theory (EGT) to investigate the dynamics and equilibria of selection methods in coevolutionary algorithms. The canonical selection method used in EGT is equivalent to the standard "fitness-proportional" selection method used in evolutionary algorithms. All attractors of the EGT dynamic are Nash equilibria; we focus on simple symmetric variable-sum games that have polymorphic Nash-equilibrium attractors. Against the dynamics of proportional selection, we contrast the behaviors of truncation selection, (/spl mu/,/spl lambda/),(/spl mu/+/spl lambda/), linear ranking, Boltzmann, and tournament selection. Except for Boltzmann selection, each of the methods we test unconditionally fail to achieve polymorphic Nash equilibrium. Instead, we find point attractors that lack game-theoretic justification, cyclic dynamics, or chaos. Boltzmann selection converges onto polymorphic Nash equilibrium only when selection pressure is sufficiently low; otherwise, we obtain attracting limit-cycles or chaos. Coevolutionary algorithms are often used to search for solutions (e.g., Nash equilibria) of games of strategy; our results show that many selection methods are inappropriate for finding polymorphic Nash solutions to variable-sum games. Another application of coevolution is to model other systems; our results emphasize the degree to which the model's behavior is sensitive to implementation details regarding selection-details that we might not otherwise believe to be critical.     

A survey on cross-discipline of control and game

In recent years, the cross discipline of game theory and the control theory has been emerging. This paperwill survey this newly growing direction. First, the development from optimization of control systems to games consisting of multi-purpose controls is introduced, which demonstrates the close relationship between control theory and game theory. Secondly, the control-oriented game is considered. Three kinds of problems are discussed in details: i) Learning strategy in game theory, which is basically the same as the adaptive control; ii) state space approach for control systems is applied to evolutionary games; and iii)machine-human game is treated as the optimal control problem. Finally, after introducing some new results on potential games, the game-based control is studied. Three kind of control problems using potential games are investigated: i) The consensus of multi-agent systems is considered; ii) the maximization of the distributed coverage of multi-agents on a graph is discussed; and iii) the congestion control is investigated using congestion game technology. Some other game-based control problems are also briefly introduced. A prediction for the control systems in next generation is presented in conclusion.     

棋牌游戏与事件对策

博弈的原意便是下棋，博弈论的概念也源于棋类游戏．而博弈论的现有成果还难以描述和处理棋牌游戏这一类复杂的动态过程．为此．在分析棋牌游戏特点的基础上．指出它们属于离散事件的动态过程；在阐述离散事件动态系统（DEDS）特点与方法的基础上，应用DEDS的有关理论为象棋博弈过程建模，并提出了事件对策的概念与形式框架．探讨了事件对策理论在战争模拟中的应用，为迅速发展的机器博弈研究创造了良好的理论条件．     

网格资源非对称进化博弈分配策略

针对经济模型的网格系统中资源分配的竞争问题,应用进化博弈论中多种群复制动态博弈模型对有限理性网格用户有差别的出价策略进行了研究,提出了一种非对称进化资源分配博弈模型,该模型将网格用户分为出价偏低的保守种群和出价偏高的激进种群,分析了两种网格种群采取合作与竞争策略的自发进化过程,求解了各自的复制动态方程,并通过实例化的非对称支付矩阵求解了复制动态系统的进化稳定策略。研究表明,只有博弈双方选择对等的行为策略才能促进网格资源的公平分配。     

A routing defense mechanism using evolutionary game theory for Delay Tolerant Networks

Delay Tolerant Networks (DTNs) often suffer from intermittent disruption due to factors such as mobility and energy. Though lots of routing algorithms in DTNs have been proposed in the last few years, the routing security problems have not attracted enough attention. DTNs are still facing the threats from different kinds of routing attacks. In this paper, a general purpose defense mechanism is proposed against various routing attacks on DTNs. The defense mechanism is based on the routing path information acquired from the forwarded messages and the acknowledgment (ACK), and it is suitable for different routing schemes. Evolutionary game theory is applied with the defense mechanism to analyze and facilitate the strategy changes of the nodes in the networks. Simulation results show that the proposed evolutionary game theory based defense scheme can achieve high average delivery ratio, low network overhead and low average transmission delay in various routing attack scenarios. By introducing the game theory, the networks can avoid being attacked and provide normal transmission service. The networks can reach evolutionary strategy stable (ESS) under special conditions after evolution. The initial parameters will affect the convergence speed and the final ESS, but the initial ratio of the nodes choosing different strategies can only affect the game process.     

有限博弈的矩阵半张量积方法

矩阵半张量积被广泛地应用在有限博弈的研究中,例如:1)演化博弈; 2)势博弈; 3)有限博弈的向量空间分解; 4)基于势博弈的优化与控制; 5)合作博弈等.本文的目的,就是对上述各种应用做一个全面的介绍,包括其原理、主要成果、以及尚待解决的问题.