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．     

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。     

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.     

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.     

基于演化博弈的最优防御策略选取研究

无线传感器网络极易遭受各种安全威胁,基于博弈论的入侵检测方法能有效平衡网络的检测率和能耗,但是基于完全理性假设的传统博弈模型存在不足。因此,针对不同的攻击方式,引入演化博弈理论,从攻防双方的有限理性出发,构建入侵检测攻防演化博弈模型,然后利用复制动态方程分析了攻防双方策略的演化趋势,提出了最优防御策略选取算法。仿真实验表明了所提模型的合理性和算法的有效性,与其他策略相比,所提防御策略更贴合实际应用场景,在保证检测率的前提下,减少了资源消耗,延长了网络生存时间。     

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。     

网络组织信息共享的演化博弈研究

根据管理系统工程理论,网络组织具有自主性、动态性、经济性和可扩展性等特点,针对当前网络组织信息共享研究的微观、静态等局限性,运用演化博弈理论方法,建立了一个网络组织信息共享机制的演化博弈模型,分析了网络信息节点共享的动态演变过程。研究结果表明,网络组织的演化方向与双方博弈的支付矩阵以及系统初始状态相关,信息共享产生的超额利润、初始成本、网络组织成员服务能力的差异及其贴现因子是影响网络组织信息共享演变的关键因素。     

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.     

基于演化博弈的无线传感器网络节能分簇路由算法

考虑到无线传感器网络中节点在冲突环境下决策时具有有限理性,近年来学者引入博弈论解决传感网分簇路由中自私节点的簇头选举问题。以往经典博弈分簇路由算法要求知道所有参与者行动的完全信息,并假设节点完全理性,这对于资源有限的传感器节点不切实际。本文提出了一种基于演化博弈论的无线传感器网络节能分簇路由算法(EECEG),通过演化博弈复制动态方程证明存在演化稳定策略(ESS)。算法将所有节点模拟为自私的博弈参与者,参与者可决策宣称自己成为簇头候选者(D)或不成为候选者(ND)。所有参与者根据自身剩余能量、邻居节点个数等因素自私决策,通过观察和模仿对手进行演化,直到收益均衡。实验结果表明,EECEG协议可有效延长网络生命周期,均衡节点间能耗,同时使数据传输更高效。     

基于复杂网络与演化博弈的群体行为策略分析*

在对演化博弈理论和复杂网络研究的基础上,根据现实社会网络的特性,选取囚徒博弈作为范例,对复杂网络基础上的演化博弈进行研究。分析了网络中个体间协作关系的演化过程、网络收益和个体收益的分布状况,以期为网络结构和群体行为间互动关系作出定性分析,并在一定程度上对复杂网络的形成原因进行解释。     

有限理性下的企业合作竞争的进化博弈分析

在有限理性的条件下,应用进化博弈论中的模仿者动态模型来分析企业合作竞争博弈的演化,用进化稳定策略来描述合作竞争博弈的长期演化趋势。并分别讨论了对称和非对称的合作竞争博弈的进化均衡与稳定性。最后,指出确定性模仿者动态模型的不足,以及当今随机动态系统理论的发展。     

局部信息约束下网络演化博弈的动力学与优化（英文）

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.     

基于博弈论的网络信息传播模型的研究

网络中存在较多暂时无法判断真伪的信息,网民面对这些信息时,选择不转发或转发策略是一种博弈。同时,对于已经拥有信息并且知晓信息真实性的信息传播者,选择发送真实信息或失真信息也是一种博弈。以这种真实的网络信息传播为背景,将博弈论和多Agent技术结合应用到网络信息传播的研究中,建立了多个适用于不同情境的博弈模型。通过收益矩阵分析了现实网络信息传播中行为人的策略选择问题,阐述了各种模型的基本性质和现实意义。在建立模型的过程中充分考虑到网络信息传播的流动性,并将信任机制引入其中,使建立的模型更符合实际网络信息的传播情形,并且为网络信息传播的Agent模拟实验、动态博弈和演化博弈模型的建立打下理论基础。     

三方多策略式博弈系统的长期演化稳定均衡特性研究

演化博弈论(EGT)基于有限理性假设且更加贴近现实,近年来已在众多领域得到了初步应用.基于此,本文关注一类较为常见的三方多策略式演化博弈系统,尝试通过理论分析总结其长期演化稳定均衡(ESE)特性,并进行仿真验证研究.首先,研究了一般情形下的三方两策略对称与非对称演化博弈系统;然后,将其扩展到更复杂的三方三策略非对称演化博弈类型,并对其长期ESE特性进行了理论分析与动态仿真验证;进一步,对通用三方n-策略(n 1)非对称演化博弈的建模思路进行了阐述与总结,给出其收敛迭代的计算方法.研究过程中详细定义了各类演化博弈模型的相对净支付(RNP)参数.实验结果表明可通过一些外部因素适当调整RNP参数使各类系统朝着期望的长期ESE状态自发收敛.最后,进行了实例验证.本文研究模型、方法和所得结论具有一定普适性,旨在丰富EGT研究,尤其是三方多策略演化博弈问题研究,并为相关领域非完全理性人参与的行为决策问题研究提供一些思路和理论参考.     

基于演化博弈论的功率控制和垂直切换研究

基于演化博弈论分别构建了无线资源管理中功率控制和垂直切换的形式化模型,设计了一种基于定价机制的功率控制收益函数,根据3GPP对无线通信业务的分类,将切换判决过程划分为4个不同层次,降低了切换决策的复杂性,定义了目标网络的代价函数,将网络参数划分为成本型参数和收益型参数两类,并对其进行归一化处理,实现了异构网络参数比较的公平性.证明了功率控制博弈和垂直切换博弈中存在唯一的演化稳定策略,给出了基于演化博弈论的功率控制算法和垂直切换方案.仿真结果表明,给出的功率控制算法减少了网络中隐终端的数目,提高了网络容量;垂直切换方案既可以减少切换发生的频率,增加网络选择的准确性,又使运营商与用户之间的利益得到平衡.     

基于Moran过程的竞争性舆情信息的网络传播博弈模型

新的媒体环境下,在享受不同形式在线社交网络提供便捷信息互动渠道的同时,需要加强对信息传播的管理与引导,防止其发展成为负面舆情信息肆意滋生的温床。结合传统演化博弈论与复杂网络理论,提出了竞争性舆情信息的网络传播博弈模型,并理论分析了正面舆情信息传播占优的收益条件及群体规模;随后,结合实际案例,通过仿真实验对比分析三种博弈环境下网络舆情的演化特征。三种博弈环境下,正面舆情信息传播策略占优条件均与收益有关,弱选择情境对收益参数的要求最为严格;强、弱选择情景下策略占优的条件还与群体规模有关,且强选择情景对群体规模的要求更为严格。     

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。     

势博弈与时变Log-linear分布式拓扑控制算法

针对UWSNs由网络拓扑控制不稳定、频繁变化引起网络的能耗不均衡、网络生存周期短等问题,从分析传感器节点受水下不确定性因素对UWSNs的拓扑结构演化入手,构建分布式水下传感器节点状态变量描述模型,归纳出节点之间和节点与环境之间多目标交互、协同、决策的UWSNs拓扑控制优化问题,将多目标优化问题映射成博弈论优化问题,再利用势博弈与Log-linear分布式学习规则实现博弈中节点策略行为的更新过程,采用非齐次马尔可夫链理论证明网络拓扑控制目标函数的优化问题收敛到最大化势博弈函数的解,从而达到保持网络均衡、延长网络生存周期的目的.     

工程博弈论–工程优化决策中的博弈思想、原理及应用

实际工程优化决策问题中经常会面临多决策主体、多决策目标以及不确定性等复杂场景, 常规的优化决策方法有较大局限性. 受钱学森先生名著《工程控制论》的启发, 将工程决策问题中应用博弈论基本概念、建模方法、求解算法并考虑复杂工程技术条件进行决策的理论称为“工程博弈论”. 本文简要介绍了博弈论的基本理论, 并阐释了工程博弈论“以均衡协调冲突”的基本思想. 在此基础上分别介绍了不确定性决策问题的非合作工程博弈原理、多目标决策问题的合作工程博弈原理和多主体决策问题的演化工程博弈原理及其在能源电力系统中的部分典型工程应用. 本文希望通过对相关进展的介绍可以吸引更多的研究者进入这一领域, 共同完善工程博弈论的相关基础理论和方法, 使之在更多的领域中得到更广泛的应用.     

网络群体行为的演化博弈模型与分析方法

随着社会关系网络和在线社会网络应用的不断发展,如何理解和分析群体合作行为的稳定维持和演化是社会关系网络研究中面临的最大的挑战之一.文中综述了网络群体行为和随机演化博弈模型与分析方法等方面的研究工作,介绍了可用于网络群体行为分析评价的指标和模型,总结了网络群体行为和随机演化博弈模型的若干研究和分析方法,探讨了应用随机演化博弈模型进行网络群体行为研究的可行性.基于这些讨论,展望了社会关系网络中的网络群体行为研究所面临的主要挑战.