合作进化模型综述

作者综述了合作进化模型的最新研究成果.合作进化模型以"囚徒困境"博弈模型为基础,为合作中的个体提供了一种与个体本身无关的策略优化机制,以此探讨合作策略能够稳定进化的条件.基于直接或间接互惠理论的合作进化模型验证了在小规模社会中建立声誉机制有助于实现稳定的互惠合作;互惠可以看做是对合作行为的奖赏,开放的社会网络有助于实现较大范围内的合作;对非合作行为实施惩罚有助于实现多人合作,在一定条件下,由非合作者实施惩罚时的合作进化相较于由合作者实施时更稳定;群组竞争有利于合作文化或制度的传播,但无法解释群组融合后的合作问题.     

技术革命、制度变革与商业模式创新——论商业模式理论与实践的若干重大问题

技术革命和制度创新是当代社会的基本特征.二者都是促使代表社会进步的增量空间形成的积极因素.论文探讨了技术革命与制度变迁如何借助于商业模式创新.从而导致增量空间形成、壮大并趋于稳定的过程.在总结商业模式的功能、总体结构、基础构件以及模式效能等核心概念的基础上,提出并论证了商业模式功能实现的四种驱动因素(Driven Factors),根据商业模式容器理论.提出了一个商业模式进化模型.该模型将商业模式进化分解为四个阶段,探讨了进化各个阶段商业模式的功能特征、构建重点、进化动力.根据该进化模型,归纳了商业模式创新研究的重大问题并提出了这些问题的分析框架.     

走向进化与生态审美心理学

审美心理学是探究人在审美过程中的心理机制的一门学科.传统的审美心理学的理论是建立在心理物理学、认知心理学、精神分析、人本主义和后人本主义心理学的理论基础和研究方法上的.进化心理学和生态美学的产生与发展,为审美心理学提供了新的视角与方法.提出建立以进化心理学为基础的进化审美心理学和以生态美学为基础的生态审美心理学的必要性,指出这两个领域经过交叉与融合,形成一门整合性的进化与生态审美心理学的可能性,并探讨这个新领域应该涉及的研究主题和研究方向.     

基于进化策略的和声算法分析边坡稳定性

针对基本和声搜索算法中搜索效率较低的缺点,将进化策略引入到基本和声搜索算法中,构建了基于进化策略的和声算法,对一典型土坡进行了稳定分析,与基本和声算法的搜索效率进行了比较,证明了新算法的有效性。     

演化博弈与资源配置综述

复杂网络上集群行为的研究是多学科交叉的热点,行为学实验不仅证实了集群行为的普遍存在性,而且证实了利用演化论解释集群行为涌现的合理性。复杂网络上演化博弈理论已取得长足发展,特别是在两策略竞争理论分析方法上取得突破性进展。首先介绍了演化博弈框架下合作演化机制的相关研究,详细总结了近年来被广泛关注的个体异质性和环境反馈对于合作演化的影响研究;其次阐述了五种复杂网络上演化博弈的理论分析方法,包括最近提出的适用于任意网络结构和更新规则的溯祖随机游走理论;再次给出了基于最后通牒博弈模型的资源配置问题研究;最后总结了复杂网络最后通牒博弈所面临的挑战及未来发展趋势。      

惩罚与激励双视角下绿色矿山建设的演化博弈与仿真

为推进绿色矿山建设、转变矿业发展方式,基于博弈论和系统动力学构建地方政府和矿山企业的博弈模型,并引入动态惩罚机制和动态激励机制,对博弈双方进行稳定性、均衡点分析以及模型仿真.研究结果表明:在静态机制下,地方政府和矿山企业的行为呈周期性变化,不能达到稳定均衡状态;当地方政府采用动态惩罚机制和动态激励机制时,演化博弈过程呈...     

分布式分级结构的用户路由行为模型

为了减少Internet中用户自私的路由行为对网络性能的损害和避免低效路由的出现,针对Internet中用户不平等、分等级的角色,研究了非合作用户的路由行为模型.描述了Stackelberg路由博弈的行为框架(不同数目的领导者和跟随者),将Stackelberg博弈应用于分级用户的路由博弈行为模型.论证了Stackelberg均衡点的存在性和唯一性,并定量地讨论了均衡点上的路由向量;最后,进一步讨论了在实际网络中"原子"和"非原子"路由博弈的问题,从而论证该模型的应用价值.     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.      

基于耗散结构理论的差分进化算法

作为一种比较优秀的最优化方法,差分进化算法具有良好的鲁棒性、实践性和收敛性.阐述了差分进化算法的基本概念、形式,分析了传统差分进化算法的优点与不足,提出了基于耗散结构理论的差分进化优化算法.     

求解交货期可变动态调度问题的差分进化算法

针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在区域,从主种群分离出来的子种群负责在这些有效区域进行开发,并对子种群规模进行自适应调整,以加快算法寻优速度并节省计算资源,算法应用于交货期可变动态调度问题中,取得了满意结果.