基于博弈论的无线传感网络节点攻防优化

针对无线传感器网络各节点在安全需求与资源消耗上存在的矛盾,提出一种基于博弈论的无线传感网络节点优化博弈模型.首先,通过分析网络节点中攻击方的攻击代价与防守方的防守开销,基于博弈论分析攻防双方的效用函数并构造攻防博弈模型;其次,根据网络节点中攻防双方选择的不同行动策略,结合信息论技术将攻防双方抽象成随机变量,并设计博弈信...     

一种基于博弈论的多Agent交互模型

在开放的、动态的多Agent系统(MAS)中,交互是最基本的方面,具有各自利益的多个Agent必须对其目标、资源的使用进行协调.博弈论为协调和协作的研究奠定了坚实的数学基础,把博弈论与多Agent交互相结合是目前DAI研究的新发展方向.该文提出了一种基于博弈论的多Agent交互模型(GMAIM),应用于解决不完全信息的分布式环境下多人协商决策问题,实现了在会议调度系统(MSS)中的应用.     

资源分配问题的协商模型

研究Agent多次协商过程中的策略调整问题,目的是使得Agent在协商过程中具有自学能力,对环境和协商对手更敏感。结合资源分配问题,讨论Agent协商过程中的学习问题,基于博弈论分别分析了单次协商和多次协商模型,给出了协商过程中在不同信息条件下遵循的策略,并进行了证明。     

一种高效分布式VoIP网络管理系统的设计与实现

该文设计并实现了一个用于VoIP网络的网管系统,该系统基于一种第三方的网络数据采集设备。文章首先叙述了系统的实现方案,并由此详细分析了三个关键部分的实现策略:中心数据库中的关联映射及高速缓存分配机制,基于一种改进型MVC结构的Web应用服务,运用博弈论思想所实现的高效数据总线。实际运行效果表明:该系统的设计是合理、高效、健壮的。     

基于公共知识的电子市场定价算法

研究了电子市场定价博弈中公共知识的作用,通过简单地改变市场需求函数和市场分配函数,使卖方Agent获得了多Agent作用下的不断改变着的环境知识,而不再是关于市场需求的个体知识。仿真实验表明,通过获得关于市场需求的公共知识,卖方Agent可以协调彼此的价格行为,在合作还是竞争问题上表现出更长远的群体智能行为,从而提高了市场配置资源的有效性。     

广西中长期电力交易三年发展规划研究

2016年广西正式步入中长期电力交易时代,逐年推动电价下降、红利释放,在一定程度上助推了广西的经济发展,中长期电力市场也日趋完善。为提前谋划好未来三年广西中长期电力市场的发展,进一步深入推动电力体制改革、扩大市场红利享受面,文章基于WHPS软件下的电力电量平衡结果,综合运用HHI指数、博弈论和均衡理论等对广西中长期电力市场开展研究。研究表明:在市场规模方面,2021—2023年中长期市场规模为930亿～1 150亿kW·h,用户侧以覆盖区内优势资源产业的大用户为主,电源侧需将风电纳入中长期电力市场;在交易品种方面,以维持现有交易品种为主,推动售电侧市场健康发展为辅;在协调策略方面,需提升用户侧、售电侧、电源侧、电网侧、监管方的多方合力。     

基于策略梯度算法的工作量证明中挖矿困境研究

针对区块链中工作量证明（PoW）共识机制下区块截留攻击导致的挖矿困境问题，将矿池间的博弈行为视作迭代的囚徒困境（IPD）模型，采用深度强化学习的策略梯度算法研究IPD的策略选择。利用该算法将每个矿池视为独立的智能体（Agent），将矿工的潜入率量化为强化学习中的行为分布，通过策略梯度算法中的策略网络对Agent的行为进行预测和优化，最大化矿工的人均收益，并通过模拟实验验证了策略梯度算法的有效性。实验发现，前期矿池处于相互攻击状态，平均收益小于1，出现了纳什均衡的问题；经过policy gradient算法的自我调整后，矿池由相互攻击转变为相互合作，每个矿池的潜入率趋于0，人均收益趋于1。实验结果表明，policy gradient算法可以解决挖矿困境的纳什均衡问题，最大化矿池人均收益。     

Ad Hoc网络中基于贝叶斯博弈的节点激励策略

Ad Hoc网络中的节点在转发数据时易出现自私行为,为激励自私节点参与数据转发,提出一种节点激励策略IMTFT。根据贝叶斯博弈理论建立节点转发博弈模型,在该模型中引入增加激励因子的改进TFT策略,以均衡激励自私节点。在IMTFT策略下对节点的纳什均衡条件进行推理分析,并确定激励因子相关参数的最优取值。仿真结果表明,该策略能有效激励自私节点参与数据转发,提升网络整体性能。     

基于博弈论的散货港口堆场堆位分配算法

针对散货港口因堆场面积有限，在货物进港作业时，如何在进出港货物动态变化的情况下兼顾作业效率并安排货物在堆场中合理堆放的问题，提出了一种基于博弈论的散货港口堆场堆位分配算法（BSAABG）。首先，将堆位分配行为建模为动态博弈，并运用满足均衡分析该博弈。假设每票货物对分配所得效益都有一个预期，当所有货物都达到预期时博弈即达到满足均衡。然后，使用基于博弈论的散货堆场堆位分配算法BSAABG求解之前建立的该模型，从理论上证明算法的收敛性。实验结果表明，当货物票数为20时，基于博弈论的散货堆场堆位分配算法BSAABG的货物平均满足度比人工分配方法（用贪心算法（GA）模拟）和基于规则的堆位分配算法（SABR）分别提高了62.5%和18.2%，堆场分配效益是贪心算法（GA）的6.83倍，是SABR的3.22倍。可见所提算法能够有效地提高货物的平均满足度和堆场分配效益。