无线网络中基于演化博弈论的功率控制研究

针对功率控制中存在的吞吐量受限问题,建立基于演化博弈论的功率控制吞吐量模型PCTBEGT。证明PCTBEGT模型中存在唯一的演化稳定策略并给出PCTBEGT博弈模型中网络吞吐量的定义。最后使用MATLAB工具对网络吞吐量和演化稳定策略进行实验仿真,结果表明,在使用演化博弈论的功率控制中,网络吞吐量和资源的利用率得到了进一步提高和优化。     

传感器网络非合作博弈功率控制及其仿真

针对基于CDMA通信方式的传感器网络模型,采用非合作博弈功率控制算法对网络中的节点进行分布式功率控制。在算法中为传感器节点构造包含效用函数和代价函数的支付函数模型,通过并行迭代的方式获得网络功率控制的纳什均衡策略,使所有节点的支付函数达到最优化。为了验证算法的有效性,采用OPNET对不同参数组合下的情况进行仿真,仿真结果表明,基于博弈论模型的非合作博弈功率控制算法具有很好的收敛性,当选择效用因子在1.0~1.1、价格因子在5.5~5.9时,网络具有很好的性能。     

共演化博弈中的反馈机制

本文研究共演化动力学在合作演化中的作用.系统的状态由个体的策略决定.系统状态与个体的属性共同演化,形成一种反馈机制.特别是当个体能够根据博弈的结果调整社会关系时,这种调整势必影响未来的博弈.这种反馈机制在适当的时间尺度下,总是能够促进合作.首先,分析了个体策略与群组属性共演化的情形,在基于个体选择的层面上,结合溯祖理论和演化集合论,给出了区域性利他行为涌现的条件.其次,给出了结构群体中策略选择的参数判据,将两策略判据和适应动力学结合起来,发现通过调整与收益矩阵无关的参数可以实现性能控制.最后,研究了不同的角色分配方案在最后通牒博弈中对公平行为演化的影响,发现当个体的先行者优势或所配置的资源依赖于先前分配结果时,公平的分配方案及对公平的要求得以建立.共演化这种反馈机制在用博弈论解决编队控制、资源配置方案设计等实际问题时显示出广泛的应用前景.     

基于演化博弈论的WSNs 信任决策模型与动力学分析

针对无线传感器网络（WSNs）节点间信任关系建立时的信任决策和动态演化问题,引入与节点信任度绑定的激励机制,建立WSNs节点信任博弈模型以反映信任建立过程中表现出的有限理性和每次博弈过程的收益.基于演化博弈论研究节点信任策略选择的演化过程,给出WSNs节点信任演化的复制动态方程,提出并证明在不同参数条件下达到演化稳定策略的定理,为WSNs信任机制设计提供了理论基础.实验表明了定理结论和激励机制的效果.     

局部信息约束下网络演化博弈的动力学与优化

网络演化博弈的优化问题是混合值逻辑网络的一个自然推广.本文研究了一类网络演化博弈的优化控制问题,其中每个控制个体在极大化自己的收益时只能获取到邻域信息.首先,利用矩阵的半张量积,将局部信息约束下控制网络演化博弈的动力学转化为相应的代数形式.然后得到了局部信息约束下确定型网络演化博弈的最优控制序列.最后,基于动态规划的解,研究了局部信息约束下概率型网络演化博弈的优化控制问题,得到了最优控制序列的简单计算公式.两个数值例子验证了本文的理论结果.     

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．     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

一种无线传感器网络能耗均衡的自适应拓扑博弈算法

针对无线传感器网络节点能量有限与能耗不均衡导致网络生命周期提前结束的问题,运用势博弈理论将节点的平均寿命、节点最短寿命、网络的连通性以及覆盖性应用到效益函数的设计中,建立一种基于序数势博弈的能耗均衡的拓扑控制模型,以证明博弈模型是序数势博弈.基于该势博弈模型,提出一种能耗均衡的自适应拓扑博弈算法.该算法根据节点平均寿命调整自身的功率,帮助最短寿命节点降低功率,延长整个网络的生存时间.仿真实验及对比分析表明,所提出的算法相比于其他基于博弈论的拓扑控制算法,能够改善网络能量的均衡性,提高网络能量效率,保证网络拓扑的健壮性,增强网络拓扑的自适应性.     

基于博弈论的物联网语义社区演化模型

针对物联网环境下的语义社区演化问题,提出了一种基于博弈论的语义社区动态演化模型。首先给出物联网语义社区(Internet of Things Semantic Community,ITSC)的定义和特征;然后提出了一种基于动态博弈论的物联网语义社区演化模型,给出了物联网语义社区预处理算法(SCPA)、博弈节点选择算法(GNSA)、基于博弈的语义社区演化算法(GTEA)及算法的性能分析。通过实际网络社区数据的仿真实验表明,演化模型能够真实地反映物联网语义社区的演化规律。     

异构无线网络用户网络关联优化:一种基于群体博弈的方法

针对异构无线网络(Heterogeneous Wireless Networks,HWNs)负载平衡问题,提出了一种基于群体博弈的用户网络关联方案.首先将HWNs系统用户网络关联问题抽象成一个群体博弈模型,根据用户在网络中得到的收益函数,证明该群体博弈满足势博弈的条件.利用复制动态作为演化动态工具,证明演化的结果最终会收敛到纳什均衡,这个特性确保了每个用户关联到一个效用最优的网络.然后证明纳什均衡点能最大化整个HWNs系统的吞吐量,保证了纳什均衡的有效性.最后,基于复制动态原理提出了用户网络关联算法.仿真实验模拟了用户网络选择过程,得到了均衡点,验证了理论分析的结果.