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.     

基于演化博弈的P2P系统中Node合作机制研究与设计

P2P是一种点对点的共享机制,针对P2P在网络文件共享中由于占用带宽问题,网络上传问题影响网速问题,引入经济学的博弈论,来提高P2P网络的性能,以及如何能充分利用P2P节点的资源,让网络中的资源寻找更加流畅,提高网络共享的效率是我们目前要解决的问题。     

激励机制下合作行为的演化动力学

探索复杂系统中控制自私个体合作演化的激励机制,是国际系统与控制等诸多领域关注的重要科学问题.研究者曾探讨了引入惩罚机制对系统中个体合作的促进作用.但实际中,惩罚者可能会受到奖励的正激励,以及被惩罚个体报复的负激励影响.本文基于演化博弈论分别研究分散式和集中式惩罚机制下的合作演化,重点关注对惩罚行为施加不同的激励作用对系统演化的影响.研究发现,当系统中存在对惩罚行为的负激励时,分散式惩罚机制对合作行为的促进作用被完全抑制;然而集中式惩罚机制却依然可以促进合作行为的涌现.另一方面,对惩罚行为的正激励可以有效地抵制负激励的负面影响,从而使合作涌现.特别地,在采用集中式激励的大规模种群中,合作行为和惩罚行为能够在自然选择意义下占优.激励机制的研究对于复杂系统优化调度与配置、群体机器人协同控制等实际问题具有重要的理论意义和应用价值.     

基于演化博弈的P2P网络资源共享机制的研究

根据P2P网络的自组织、动态性、可扩展性等特点,针对当前P2P网络资源共享的微观、静态等研究方法的局限性,运用演化博弈理论方法,建立了一个P2P网络节点资源共享机制的演化博弈模型,分析了网络节点资源共享的动态演变过程。研究结果表明,该系统的演化方向与双方博弈的支付矩阵相关,同时与系统初始状态相关。并得出,共享产生的超额利润、共享的初始成本、节点服务能力的差异及其贴现因子是影响网络资源共享演变的关键因素。     

基于利他激励的群体演化合作模型

为探究个体与系统状态的演化,构建了个体行为策略与网络结构的演化模型,探讨个体在利他激励机制下对合作演化的影响。在该模型中,个体首先通过对其他个体的帮助获得一定的额外互惠收益,并通过个体混合收益累计个体收益与帮助其他个体获得额外收益的加权,以此来激励个体合作。然后在博弈过程中,通过个体混合收益取代费米函数中的个体累计收益用于促进个体选择利他合作策略,从而促进整个群体的总收益与合作水平。蒙特卡罗仿真实验结果表明,个体在利他激励机制下更愿意帮助其他个体。在不同网络结构中,小世界网络最能扩散利他激励机制,其系统合作者密度最高。     

EMOP2PVC:面向P2P网络的虚拟社区演化模型

近年来,P2P虚拟社区成为目前网络研究的热点之一。根据逻辑斯蒂克原理,从复杂系统理论的角度提出了P2P网络虚拟社区竞争与协作演化趋势进化过程的定量模型,讨论了P2P网络虚拟社区演化非平衡性、非线性和随机"涨落"等演化特性和作用机理,并给出P2P网络虚拟社区演化模型(EMOP2PVC)。理论分析和仿真实验均表明所提出的模型具有较好的合理性和可行性。     

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...     

P2P流媒体系统中基于声望的节点故障检测方法

针对P2P流媒体系统中由于复杂的网络环境与节点的高度动态性而导致系统整体可用性偏低的问题,进行深入分析,提出了一种基于声望的节点故障检测方法,该方法能够根据节点的反馈构建目标节点的声望,从而有效地检测节点故障。理论分析和仿真结果表明:该方法能够充分利用网络节点的资源,有效地减轻了索引服务器的负载,准确地检测了系统中的故障节点。     

P2P网络中Churn问题研究

Churn问题是P2P网络面临的基本问题之一.通过系统地归纳现有文献,从Churn问题产生的机理出发,总结出解决Churn问题的主要步骤,依次是准确度量Churn,分析Churn对P2P网络性能的影响,给出应对Churn的具体策略.以此为主线对Churn问题的研究进展进行综述,全面、深入、系统地总结了每个步骤中涉及的关键问题以及解决这些问题的具体方法与最新成果.讨论了存在的问题并指出未来可能的研究方向.     

基于遗传算法的合作演化仿真

用Multi-Agent建模与仿真研究方法,构建小世界网络下的囚徒困境博弈演化模型,以遗传算法模拟重复博弈策略的演化,研究小世界网络下囚徒困境博弈的合作演化规律.仿真结果表明:重复博弈机制下合作更容易形成,重复博弈下的优秀策略具有一些共同的特征.     

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。     

自组织P2P 网络分布式合作激励机制研究现状

自组织P2P网络本质上的节点自治及理性特征决定了网络系统目标与节点自身利益的不一致性,合作激励机制能够引导节点采用利他的行为策略,弥合系统与个体之间的利益冲突．以提高自组织网络可用性为目标,探讨了多种有效的、实用的分布式合作机制,总结了自组织P2P网络合作激励机制的设计中存在的问题和研究方向．     

P2P网络中激励机制研究

由于P2P网络节点的匿名性和贡献资源的自愿性,绝大多数节点缺乏提供服务的积极性,从而引发了P2P网络中的搭便车问题。在分析搭便车问题的基础上,全面介绍了基于微支付、直接互惠和信誉模型等典型激励机制,指出了这些模型中分别存在的隐藏信息,信息不对称和共谋等问题。根据机制可靠性,扩展性和复杂度等衡量因素对各种激励机制进行了比较分析,讨论了代价与效用量化比较和通用激励框架等激励机制未来研究的趋势。     

采用排名反馈的P2P名誉评价模型

P2P网络中的节点很可能从另外的节点那里收到质量很差的服务和信息,名誉评价是解决该问题的常见方法.基于评分反馈的P2P名誉计算机制存在下述缺点:无法区分恶意评价和诚实节点给出错误评价间的差别;需要对评分可信度进行二次评价,使名誉计算速度减慢;用数字来表示节点名誉的方式不够自然.实际上,名誉评价的用途是确定节点可信度的相...     

粒度决策演化模型的决策稳定性研究

拉度决策演化模型是粗糙集基于时间序列对动态数据进行预测的一种方法。在处理动态数据方面,该模型 有着较好的效果。但是在预测之后的下一个时间点t=+:得到的实际决策厂、:与预测得到的决策厂许:出现不相同情况 时,其未说明如何处理这种冲突模型。在粒度决策演化模型的基础上引入进化博弈论方法,将实际决策五.:与预测得 到的决策大1组成博弈矩阵,通过计算决策收益来判断粒度决策在时间点t .1时的演化是否稳定。     

竞争与合作——复杂网络结构化形成的内因

采用博弈理论来探究复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因.如今用于研究复杂网络的基本方法有3类:随机图模型(ER模型)、小世界模型、无尺度模型.但这3类方法都没有从根本上解释复杂网络结构化形成的原因,毕竟在现实世界中网络的演化过程并不是一个纯粹的优化过程.考虑到博弈论强调博弈者通过按照既定规则选择不同策略形成各自的博弈结果,认为它是一种用来解释不确定性演化过程的理想工具,而图论又可以很好地表示复杂系统以及系统内部的相互关系和相关属性,故将博弈论和图论结合到一起,对复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因进行探讨,得出"参与者之间的竞争和合作是促成复杂网络结构化形成的内因"这个结论.     

基于仿真的P2P网络信誉模型

信誉机制是解决P2P网络可用性问题的重要途径。在信誉机制的研究中,信誉模型的研究是一项核心工作,已取得了众多研究成果。然而,当前信誉模型在构造方式上存在的广泛差异性,决定了难以对其进行有效的仿真和评价,这也成为制约信誉机制进一步改进和完善的一个重要问题。本文立足于对当前P2P信誉模型的研究与分析,采用理论分析与仿真实验相结合的方法,发掘信誉机制设计要素所产生的影响。     

对等网络中的搭便车行为分析与抑制机制综述

搭便车(freeriding)行为在对等网络(Peer-to-Peernetwork)中日趋严重,它对网络健壮性、可用性和生命周期等造成了负面影响.设计、应用合理的搭便车行为抑制机制是当前对等网络研究的一个重要方向.文中首先描述搭便车行为的测量方法和发展趋势,然后分析搭便车行为的基本原理以及对对等网络性能的影响.依据数学建模和分析工具的差异,将已有搭便车行为抑制机制分为激励机制、博弈论方法、社会网络与经济模型三大类.文中归纳了三类抑制机制的建模方法,对其优、缺点进行了分析和比较,最后对搭便车行为抑制机制的未来研究方向进行了展望.     

P2P开放网络资源共享信誉系统的研究与实现

网络信誉系统是一个用于综合运算、记录并发布各个客户端以往行为表现的系统。在P2P开放网络资源共享系统中,网络信誉系统起到了两个重要的作用：向用户提供信息以决定对方是否可信,激励交易双方在交易中保持良好的表现以提高自身的信誉度。该文介绍了P2P开放网络与信誉管理系统的概念,分析了现有的信誉系统、模型及其算法。在此基础上设计了新的模型,该模型以信任链方式查询节点信誉度,提出把信誉度分层的方法,通过Java实现了该系统,展望了网络信誉系统的发展方向。     

基于博弈论的P2P激励机制

对等(P2P)网络中的搭便车问题使得网络节点只享用信息资源服务而不为系统贡献资源,导致网络中的共享资源不断减少,严重影响P2P网络系统的性能。为此,根据博弈论中的纳什均衡理论提出基于RDEC算法的激励机制。通过模拟实验并对相关数据进行分析,结果表明,该策略能改进P2P网络中资源的公平共享,最大化系统的效用。