基于分布式认知无线电的非合作博弈频谱分配算法

基于博弈论的认知无线电频谱分配问题,是目前认知无线电领域的研究热点之一.分布式认知无线电系统的网络容错能力强,易于架设并且通信可靠性高.采用博弈论算法对认知无线电网络的频谱分配进行建模分析,可以很好的提高自适应算法的性能和收敛速度且降低了算法的复杂度.仿真结果表明,该分布式系统中的频谱分配算法收敛速度快、复杂度低并且具有很好的通信可靠性.     

证券监管机构与基金管理者的进化博弈分析

为了改善目前我国证券监管机构与基金经理之间的"严格监管-守法经营-不严格监管-违规经营"的死循环,采用进化博弈的方法对证券监管机构与基金管理者之间的博弈进行了分析,发现在一定的条件下没有进化稳定策略,基金管理者的违规经营与守法经营两种策略交替出现,无法消除基金管理者的违规经营,针对这种情况,提出了大力发展基金公司与机构投资者;加大对违规经营的基金管理者的处罚力度;减少监管机构采取严格监管时额外增加的成本;加强对监管机构不作为行为的督促与处罚.     

过滤准则下基金经理跳槽的进化博弈分析

为了防止基金经理人的频繁跳槽对于基金持有人的利益以及基金公司的经营风格等造成不利影响,结合进化博弈论与行为金融学的有关动量交易策略(momentum trading strategy)的过滤准则观点建立模型—即只有当私募基金给基金经理提供的待遇与公募基金提供的待遇之差大于某一个正值时,才会诱使公募基金的经理跳槽到私募基金.通过模型对基金经理的跳槽行为进行了分析,并根据模型得出增加基金经理的激励、提高基金经理的跳槽成本限制基金经理频繁跳槽的一些措施.     

基于设计模式的阴影管理模块的结构研究

给出了一种基于设计模式的游戏引擎中阴影管理模块结构的设计方法．通过对阴影管理模块的任务分析,设计了该模块的功能交互结构和算法框架结构．该设计结构的优点是,使得游戏引擎的阴影管理模块更易于使用且便于扩展,同时可以更有效地利用图形硬件所支持的高级特性．     

Evolutionarily Cooperative Stable of Science ＆ Technology Alliance Under Self-organized Organization

The cooperative evolutionary stability under self-organized organization is discussed in this paper. The differences between the objects studied by cooperative game theory and the ones studied by cooperative game in science & technology alliance are analyzed. The mutant probability of agent’s utility under endogenous technical factor condition is analyzed. By clarifying the connotation of Pareto-dominate institution in cooperative game, the efficient and feasible managerial definition of Pareto-dominate Ins...     

六子棋博弈的评估函数

针对六子棋博弈问题,提出了一种"路"的博弈策略,构建了一种六子棋博弈的改进模型。又针对六子棋博弈评估函数参数优化中存在的问题,改进了六子棋博弈评估函数,并应用遗传算法进行寻优处理。实验结果表明:改进后的评估函数能够保持遗传种群的多样性,避免了遗传过程收敛过快,是一种优化机器博弈评估函数的有效办法。     

基于ARM平台的俄罗斯方块游戏设计与实现

随着嵌入式系统的迅速发展,其游戏娱乐功能越来越受到重视。ARM系统是一种典型的嵌入式系统,在ARM微处理器S3C2410硬件平台和WinCE操作系统上,设计并实现了"俄罗斯方块"游戏,包括总体设计、算法实现、游戏测试等,着重介绍了游戏中的数据结构、图形处理、游戏控制等的实现技术。     

资源生产供应链履行社会责任的内在动力研究

运用博弈论的基本思想,通过构造一个资源生产供应链,从资源保护这个角度出发,以资源生产供应链中的节点企业——资源开采商开采自然资源为例,对资源生产供应链履行社会责任的内在动力进行了研究。结果表明：对资源开采商合作开采带来的收益增量进行合理分配,既能使资源开采商进行合作,又能实现供应链系统与各资源开采商的帕累托最优。     

基于博弈论的协作超宽带系统资源分配算法

为使多用户协作超宽带系统的资源分配算法能在有效利用系统资源的同时满足用户的服务质量QoS（Quality of Service）公平性需求,在纳什议价解方法和凸优化理论基础上,将合作博弈论方法用于协作多频带超宽带系统的资源优化分配中。提出以最大化系统净效用为目标,以用户的QoS需求为公平性指标的协作超宽带系统协作伙伴选择算法和自适应功率分配算法。通过仿真与最大化系统速率（max-rate）和最大化最小用户速率（max-min）公平性算法作比较,证明了该资源分配方法在最大化系统速率和用户QoS公平性两方面有很好的折衷,适于超宽带系统。     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。