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.     

稀疏奖励下基于强化学习的异构多智能体对抗

文中在多智能体对抗问题研究过程中,采用强化学习为研究方法,以完全中心化训练架构为基础,选用基于策略的强化学习算法,针对领域研究中广泛存在的稀疏奖励问题,采用基于任务局部的奖励工程设定方法,以人为经验知识为导引,加速训练过程,提升训练结果.最后以对抗问题中典型的攻防对抗为场景进行了仿真实验,验证了方法的有效性.     

轮流出价博弈在制定大用户直供电价中的应用

针对我国电力市场中大用户直供的研究现状,提出了从方法论上研究大用户直供的必要性。文中介绍了轮流出价的讨价还价博弈理论,并引出其中鲁宾斯坦（Rubinstein）模型;在双边垄断的电力市场与自由竞争的电力市场两种背景下,结合鲁宾斯坦讨价还价模型,分析了电力直供中独立发电企业与大用户为确定直供电价与直供电量而进行的博弈过程;认为,轮流出价博弈理论可以很好地协调电力直供中独立发电企业与大用户之间的竞争与合作关系,并最终得出双方都满意的均衡直供电价。     

基于信道随机干涉博弈机制的移动传感网安全传输算法

为解决移动传感网安全传输领域存在的网络传输带宽较低、节点抖动现象难以控制等不足,提出了一种基于信道随机干涉博弈机制的移动传感网安全传输算法。首先,根据移动传感网覆盖存在的冗余特性,采取信道频率干涉机制对信道信噪比予以精确评估,以降低信道干涉对传输的不利影响,进而消除冗余数据并增强节点数据传输能力。随后,基于博弈退避机制提出了时间匹配方法,利用最低信道信噪比模型对节点数据传输周期予以调控,降低因数据重传输导致的网络拥塞,从而降低节点抖动发生频率。仿真实验表明,与常用的高效均衡分布机制的移动传感网安全传输算法和异构能量预测机制的移动传感网安全传输算法相比,所提出的算法具有更高的传输带宽及更低的网络节点累计抖动频次。     

授权链路保护的频谱分配算法

研究了在保护授权链路的前提下认知无线电网络(CRN)的频谱优化分配问题。基于博弈论提出了一种新型的频谱分配模型,设计了一种保护授权链路的快速收敛的频谱分配算法(FCAPLL)。仿真分析证明,FCAPLL算法能在保护授权链路的前提下对认知无线电(CR)链路进行最优化频谱分配,有较快的收敛速度;同时仿真给出了网络性能参数与比例因子的关系,为FCAPLL应用于不同性能要求的CRN提供了依据。     

基于两级委托-代理博弈的城市基础设施BT模式探讨

具有非完全公共物品性的城市基础设施建设为BT建设模式的开展提供了机遇。以施工二次招标型BT模式为例,项目发起人、项目主办人与项目公司存在两级委托．代理博弈关系。其中委托．代理博弈Ⅰ对于BT建设模式起到了关键作用,突现了政府作为项目发起人的强势地位。因此,对于BT建设模式的推广和应用过程中必须强化发起人的强势作用,以此保证BT建设的顺利实施。     

双边(多边)电力交易市场模式下输电网投资问题的研究

在不同的市场机制下,输电投资的方式可能会有所不同。基于合作博弈的思想,提出了一个适合于电力交易市场模式的输电投资框架,并建立了相应的输电投资数学模型。在以双边或多边电力交易为主的电力市场中,输电公司至少可以在一定程度上以联合生产企业的模式来组建和运营。这样,市场环境下的分散化输电投资问题就可以转化为一个集中化优化问题,总收益最大的输电网投资方案因而有可能得以实现。合作博弈论的解概念被用于处理输电投资的收益分配问题,并对一个简单的算例系统进行了分析,指出了一些有待进一步解决的问题。     

基于主从博弈的输配电网协同经济调度

针对市场环境下如何协调主动配电网与输电网的运行策略以实现二者共赢的问题,提出一种基于主从博弈的输配电网协同经济调度策略。首先,采用主从博弈架构建立了输配电网双层经济调度优化模型,其中上层为输电网价格出清模型,下层为考虑二阶锥交流潮流约束的配电网经济调度模型。然后,应用二阶锥重构技术、KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、强对偶定理和线性松弛技术将所提双层模型转化为混合整数二阶锥单层规划模型进行求解。最后通过算例验证了模型和方法的有效性。结果表明,所提输配协同经济调度策略可以有效降低输电网电能及备用出清价格,同时提高了配电网运行经济性。     

基于生态网络的P2P环境信任博弈进化模型

P2P网络中信任机制能够很好地检测和惩罚恶意节点,激励节点之间合作。提出了一种基于生态网络协同进化机理的信任博弈模型,应用复制动态机制分析了节点之间信任关系的长期演化趋势,从理论与实践上说明了在P2P网络中应用此信任模型具有良好的演化稳定性及性能的整体最优性。     

车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略

随着车联网的快速发展,服务提供商通过将5G基站型路侧单元（RSU,road side unit）部署在靠近车辆的位置,能够迅速为车辆用户提供缓存服务。然而,由于恶意攻击者的存在,其通过控制基站获取权限使基站变为恶意基站,达到身份伪造攻击的目的,并以恶意基站的名义发送消息干扰车辆与可信基站之间的通信链路,容易造成严重的行车安全问题。提出了车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略,通过部署蜜罐基站混淆攻击者,从而降低车联网中身份伪造攻击的风险,提高车联网数据传输的可靠性。将车联网场景中可信基站与恶意基站之间的交互问题建模为攻防博弈模型,在此基础上可信基站与蜜罐基站联合作为防守方来抵御恶意攻击。可信基站和恶意基站作为攻防博弈双方选择各自相应的策略,构建双方效益函数模型,并结合车辆时延反馈机制,防守方与恶意基站动态调整各自策略。通过调整蜜罐基站与车辆的交互性和IP随机化程度,使防守方的整体效益得到有效提升,并利用混合策略纳什均衡理论得出最优解。大量的仿真实验结果表明,所提出的策略能够在恶意攻击者存在的情况下,提高车联网服务的安全传输性能,对比无蜜罐防御方案,防守方期望效益提升了48.9%,数据...