关于从方偏好信息不完全时的满意激励机制研究

研究从方具有多个目标且主方没有掌握从方对各目标的偏好结构信息的主从对策问题. 提出了从方具有多个目标的最优诱导策略,探讨了主方对从方的满意激励机制.     

供应链渠道协调中的Stackelberg主从对策

针对供应链的渠道协调问题，给出一类供应链Stackelberg主从对策协调机制，其中分销商作为主方给出最小补充期和数量折扣策略，顾客是从方以最优库存策略响应。建立了顾客需求确定下的分销商成本优化模型，同时对比了两种不同数量折扣的协调作用。应用遗传算法对辽化石油分销系统Stackelberg主从对策问题进行离线仿真计算，得出了Stackelberg主从对策均衡解。     

静态向量系统中一类防从方威胁的非线性鼓励策略

针对从方具有威胁性的向量主从对策，提出了一类防从方威胁的非线性鼓励策略，推广了文献［２］的结论。     

一种自适应调合平衡策略

本文针对一类特殊的静态重复三人调合对策,提出了一种自适应算法来求解从方的支付函数结构未知时主方的调合平衡策略。     

一种基于博弈理论的BBS舆情预测模型

网络论坛（BBS）中曝光帖的“主帖方”和“回应方”存在着典型的动态博弈行为,主导着舆情的演化进程.为了预测这种舆情的发展,以双方发帖的偏离事实程度为策略空间,设计了一种符合现实的“主帖方”和“回应方”发帖行为博弈模型,建立了基于小世界网络和元胞自动机的舆情预测模型,对现有的元胞自动机模型进行改进,用博弈策略解调节元胞自动机的迭代规则参数,实现“主帖方”和“回应方”对舆情发展的主导作用.通过仿真实验,结果表明回帖数、支持数与反对数之比等指标的变化趋势与现实中的网络事件较为吻合,说明了模型具有一定的合理性和有效性.     

认知MIMO频谱共享系统中基于感知的预编码优化

提出了一种基于时域频谱感知的空域频谱共享策略:先对主用户频谱进行时域感知,如果主用户不存在则立刻进行认知通信,否则根据感知结果调整波束方向和发射功率,以尽量减小对主用户的干扰。具体地,以预编码矩阵为优化参数,最小化次用户均方误差为优化目标,在对主用户的干扰功率约束下,得到了最优的预编码策略。此外,还分别研究了硬判决和软判决对预编码优化的影响。仿真结果表明,基于感知的频谱共享获得的符号均方误差小于传统的频谱共享策略;而基于软判决的频谱共享策略优于基于硬判决的策略。     

基于多平台信息复用的交通诱导若干问题的研究

交通诱导是ITS研究的一个热门话题,诱导算法是各国学者普遍关注的问题,在完整的诱导系统中,数据采集和诱导服务在实际工程中起着重要的制约作用,该问题的研究往往被人们忽略.针对这一问题,提出了一种多平台信息复用的诱导数据采集和服务机制.从诱导系统的体系框架入手,讨论了基于多平台信息复用的数据采集和处理策略,提出了空间插值的理念用来解决因建设资金不足带来的数据采集点不足的问题.针对传统诱导策略可能带来负效应的问题,提出了负效应平衡的诱导服务策略用来减缓该矛盾.最后以深圳市ITS平台建设为例,说明了多平台信息复用机制的广泛应用前景.     

闭环供应链下两个制造商与零售商联盟策略研究

针对闭环供应链联盟策略问题,本文建立了两周期模型,采用了Stackelberg博弈、Kuhn-Tucker条件等方法研究了四种策略：分散决策、单个制造商分别与零售商联盟、两个制造商联盟以及三方联盟,并得出各联盟下供应链成员的最优定价及生产决策。通过Shapley值法确定利益协调机制,并利用数值仿真对四种联盟策略进行求解和分析。研究结果表明：从制造商角度看,最优策略为三方联盟;从零售商角度看,最优策略为与单个制造商联盟;博弈均衡为三方联盟策略。     

一种基于MapReduce的不确定图上的相似性连接方法

相比于确定图上的相似性连接,不确定图上的相似性连接通常具有更大的实际应用价值以及计算复杂性。文中研究了基于MapReduce分布式编程框架的不确定图上的相似性连接问题,提出了基于概率和的Map方剪枝和Reduce方剪枝的两种剪枝策略。Map方剪枝策略在映射过程中过滤掉了不可能具有相似图的不确定图。Reduce方剪枝策略用于减少约减过程中的候选图对。基于这两种剪枝策略,文中提出了一种基于MapReduce框架的不确定图上的相似性连接算法MUGSJoin。实验结果证明,该算法与同类算法相比具有更好的性能和可扩展性。     

有多个不合作随从的诱导策略

本文讨论上级宣布策略后随从进行Nash不合作对策时的诱导问题.由于Nash不合作平衡点的不唯一性,本文提出了拟诱导策略,弱诱导策略和强诱导策略的概念。当随从目标函数是凸函数时,得到了仿射型拟诱导策略和仿射型弱诱导策略的存在条件与设计方法,当随从目标函数是正定二次函数时,得到了仿射型强诱导策略的存在条件与设计方法,并有示例说明本文的结论。     

自私性机会网络中的节点激励策略研究

机会网络中的节点由于自身资源受限,在转发消息时具有自私性。为了激励节点相互合作,已经提出的激励策略用虚拟货币激励自私节点转发消息,但存在虚拟货币不足和虚假报价的问题。为解决上述问题,提出一种基于可透支虚拟货币机制的节点激励策略。该策略设计了可透支的虚拟货币机制,以节点消息转发能力作为货币透支担保来解决虚拟货币不足的问题;策略中的交易机制保持资源状态和财富状态公开,如果消息交易无法一次完成,交易双方将根据对方的资源状态和财富状态友好地进行二次议价来抑制节点虚假报价的问题。仿真实验验证了该策略中节点激励机制的有效性以及可透支虚拟货币机制的有效性,并证明该策略有效地抑制了节点的虚假报价现象。     

具有多优先级多服务网络的激励价格控制

运用Stackelberg对策中的激励原理,研究具有多优先级的多服务网络系统的价控问题。提出了具有管理者的用户两优先级的激励模型,给出了确定激励参数的方法。将此方法扩展到多优先级的情形,推导出互联激励参数矩阵。通过数值例子说明了激励价格策略的有效性。     

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.     

工业大系统多目标优化问题的分解协调方法

本文针对工业大系统多目标优化问题的特点,提出"一致单调性"概念、"目标诱导性决策" 方法以及与分解协调方法有关的两个定理,使分解协调问题得以简化.     

网络通信量控制的主从模型

讨论了网络的通信量控制问题,将激励Stackelberg策略的概念引入到具有用户和网络两层子系统的网络模型中,针对弹性通信量问题,提出了一个线性策略和一个非线性策略,并将此方法扩展到非弹性通信量情形,数值例子及仿真结果说明了此方法的适用性。     

多随从非线性诱导策略

利用不变凸性的性质研究静态多随从诱导问题,得到了一类非线性诱导策略的存在性条 件.     

P2P网络激励兼容的声誉评价及服务分配

由自私节点组成的P2P网络常常采用基于声誉的机制激励节点间的合作。当前已经提出了一类基于声誉的方案,但其中大部分方案都忽视了方案的分布式实现中惩罚的激励兼容性问题。在社会学或生态学领域,该问题常被称为二阶搭便车问题:拒绝低声誉节点的服务请求会降低惩罚者自身的声誉,因此对于自私节点而言,这种惩罚并不总是有利的选择。以P2P文件共享为例对该问题进行了分析,提出了一种连续型二阶声誉评价模型及两种服务分配规则,即概率分配规则和比例分配规则,实验表明只有概率分配规则是激励兼容的。