基于演化博弈理论的有限理性交通选择行为模型

基于出行者掌握不完全的路网信息和选择行为有限理性的假设,运用演化博弈理论建立了出行者交通选择行为模型,并基于数学归纳法的思路,从理论上证明演化方法对交通选择行为分析的适用性.经证明,2条乃至n条独立路径条件下,求得的进化稳定状态与用交通分配理论和随机效用理论所得到的均衡状态完全等价.     

基于微观博弈到宏观失衡的矿产资源利益制衡(上)

矿产资源开发中的微观利益互动和博弈会导致宏观现象失衡,出现开采秩序混乱、地方监管不力、开采掠夺性、利用效率低下、生产事故频发、生态破坏严重等宏观失衡效应.应构建由规划管理、安全生产监管、生态环境监管、技术创新、非法经营治理、政绩导向、财税利益均衡、知情权保证、矿工弱势群体利益维护、村镇(社区)话语权保障、生态环境利益补偿、政府、企业和公民"三角"利益均衡、远景勘探及投入、国际合作和安全、总量调控和储备平衡、布局优化与结构调整等机制组成的矿产资源开发利益制衡机制体系.     

P2P MMOG中多代理节点下的资源分配算法

基于对等网络(peer-to-peer)的大型多人在线游戏(massive multi-player online game, MMOG)是网络游戏研究的热点之一.其关键任务是建立有效的兴趣管理机制.大量研究采用兴趣域内单协作者管理的模式来组织节点.随着兴趣域内玩家数量的不断增加,协作者容易达到性能瓶颈.提出一种负载均衡的结构化多代理节点模型.该模型依靠节点加入算法和邻居发现算法来建立节点间的联系.同时通过计算资源消耗指数和节点性能指数,将域内资源的处理权均衡地分配给所有节点.由于资源状态在任意时刻都由唯一的节点进行更新,保证了所有资源状态的一致性.实验表明,该模型在多方面具有良好的性能优势.     

有限时间域的H∞预演控制

主要研究有限时间域的H∞预演控制问题. 我们从传统的解决最优控制问题的思路入手, 发现了经典方法解决该问题的症结所在后, 寻找并通过一个适当的线性变换来排除之, 获得了问题可解的充要条件和一个简单的预演控制器. 最后使用一个数值例子演示了H∞预演控制器改进系统闭环性能的有效性.     

Energy substitution game under the supply capacity restriction

Along with Chinese economic growth, energy plays a more and more important role in the national economy. The imbalance between insufficient energy supply and huge energy demand has become a major problem in energy utilization, and energy substitution is attracting more and more attention as a key to the sustainable and sound development of Chinese economy. Explored the possibilities of the mutual substitution of the two types of energy with different functions with game theory in light of the supply capacity. As a conclusion, there are four equilibrium results corresponding to different levels of supply capacity. Subsequently, we carry on the study further by numerical simulation, investigate in one group of results most close to Chinese energy status and find the equilibrium price as well as the demand variation pattern.     

无线传感器网络CSMA博弈优化算法研究

提出了一种通用的数学模型GO/CSMA(Game Optimization CSMA),用于优化CSMA退避机制.GO/CSMA以节点发包概率τ为优化变量,建立n人非合作混合策略博弈模型.以吞吐量和成功发包概率作为博弈效用函数为例,独立进行两个回合博弈,博弈的结果经过多约束单目标规划优化后得到折衷的τ~*,并据此设计出最小竞争窗口CWmin.仿真结果表明GO/CSMA显著提高了MAC层的传输效率.GO/CSMA可进一步扩展为对网络的其它多个性能(时延、丢包率、能耗、公平性)进行折衷的博弈优化.     

Securing Parked Vehicle Assisted Fog Computing With Blockchain and Optimal Smart Contract Design

Vehicular fog computing(VFC)has been envisioned as an important application of fog computing in vehicular networks.Parked vehicles with embedded computation resources could be exploited as a supplement for VFC.They cooperate with fog servers to process offloading requests at the vehicular network edge,leading to a new paradigm called parked vehicle assisted fog computing(PVFC).However,each coin has two sides.There is a follow-up challenging issue in the distributed and trustless computing environment.The centralized computation offloading without tamper-proof audit causes security threats.It could not guard against false-reporting,free-riding behaviors,spoofing attacks and repudiation attacks.Thus,we leverage the blockchain technology to achieve decentralized PVFC.Request posting,workload undertaking,task evaluation and reward assignment are organized and validated automatically through smart contract executions.Network activities in computation offloading become transparent,verifiable and traceable to eliminate security risks.To this end,we introduce network entities and design interactive smart contract operations across them.The optimal smart contract design problem is formulated and solved within the Stackelberg game framework to minimize the total payments for users.Security analysis and extensive numerical results are provided to demonstrate that our scheme has high security and efficiency guarantee.     

节点度估计和静态博弈转发策略的Ad Hoc网络路由协议

针对AdHoc网络路由发现过程中广播路由请求分组导致的广播风暴问题,提出了一种基于节点度估计和静态博弈转发策略的Ad Hoc网络路由协议NGRP.NGRP考虑边界影响,采用分段函数的思想将网络场景分为中心、边和角区域,分别估算网络中节点在不同区域的节点度,避免了周期性广播Hello消息获取节点度导致的开销;NGRP路由请求分组的转发采用静态博弈转发策略,利用节点度估算参与转发路由请求分组的节点数量,将转发和不转发作为策略集合,设计效益函数,通过纳什均衡获得节点转发路由请求分组的转发概率,从而减少了路由请求分组广播过程中产生的大量的冗余、竞争和冲突,提高了路由发现过程中路由请求分组的广播效率.运用NS-2对协议的性能进行大量的仿真,结果表明:NGRP的分组投递率、路由开销、MAC层路由开销和吞吐率这4项指标明显优于AODV+FDG,AODV with Hello和AODV without Hello协议.     

地理社交网络中重叠种子的广告博弈决策机制

作为社交影响最大化问题的重要应用之一,社交广告(或社交营销)已成为一个热门行业.其目标就是寻找k个最具影响力的种子节点,使产品公司利用成员间推介的“级联”效应推销产品.然而,由于所用数据集的限制,大多数现有影响力最大化问题的研究成果只能用于分析用户在虚拟世界中的行为,忽略了位置信息所起的作用.在信息传播过程中,用户间的距离也会对传播概率造成影响.因此,对地理社交网络中的位置敏感的影响力最大化(location-aware influence maximization, LAIM)问题进行了定义,并提出一种贪婪框架下考虑位置的影响力最大化算法,该算法将营销位置信息引入现有影响力最大化(influence maximization, IM)问题定义中,解决了传统IM中由于缺少位置信息所导致的传播范围与实际需求不符问题.此外,鉴于同一领域不可避免的竞争会引发种子重叠现象,从而导致种子个体不能实现预期传播范围,立足重叠种子角度,旨在对公司选择进行决策博弈并找到纳什均衡点,从而降低了种子集合的重叠率与影响力损失.实验结果验证了贪婪框架下考虑位置的影响力最大化算法和重叠种子下决策博弈策略的有效性.     

基于中枢解耦与演化博弈的多农业园区综合能源系统优化运行

农业园区用能需求集中且源荷多元化,当多个农业园区缺少合理运行方法且分布式接入农网,势必会对农业园区效益与农网安全产生不利影响.针对上述问题,提出一种基于中枢解耦与演化博弈的多农业园区综合能源系统(agricultural integrated energy system,AIES)优化运行方法.首先,构建含电气热的AI...