基于蜉蝣算法的非合作博弈Nash均衡求解

鉴于凸优化问题算法在非合作博弈Nash均衡的求解中具有一定的局限性,N人非合作博弈Nash均衡求解是NP问题,提出一种N人非合作博弈Nash均衡求解问题的改进仿生算法-蜉蝣算法(MA)。算法中蜉蝣通过个体最优位置及全体最优位置调整位置来搜索最优解,同时引入高斯变异算子提高算法搜素能力。根据Nash均衡的解空间为单纯形的特性,采用固定初始化点和随机初始化点相结合的方式,提高搜索速度且结果不局限于纯策略。实验表明,蜉蝣算法求解Nash均衡效果优于烟花算法、免疫粒子群算法,特别地,对于高维博弈问题也有很好的效果。

An Analytic Method for Interval Bimatrix Games

This paper deals with rnxn two-person non-zero sum games with interval pay-offs. An analytic method for solving such games is given. A pair of Nash Equilibrium is found by using the method. The analytic method is effective to find at least one Nash Equilibrium （N.E） for two-person bimatrix games. Therefore, the analytic method for two-person bimatrix games is adapted to interval bimatrix games.

博弈智能的研究与应用

博弈智能是一个涵盖博弈论、人工智能等方向的交叉领域,重点研究个体或组织间的交互作用,以及如何通过对博弈关系的定量建模进而实现最优策略的精确求解,最终形成智能化决策和决策知识库.近年来,随着行为数据的海量爆发和博弈形式的多样化,博弈智能吸引了越来越多学者的研究兴趣,并在现实生活中得到广泛应用.本文围绕博弈智能这一研究领域,分别从3个方面进行了系统的调研、分析和总结.首先,回顾了博弈智能的相关背景,涵盖了单智能体马尔可夫(Markov)决策过程,基于博弈论的多智能体建模技术,以及强化学习、博弈学习等多智能体求解方案.其次,依照智能体之间的博弈关系不同,将博弈分为合作博弈、对抗博弈以及混合博弈这三大类范式,并分别介绍了每种博弈智能范式下的主要研究问题、主流研究方法以及当前典型应用.最后,总结了博弈智能的研究现状,以及亟待解决的主要问题与研究挑战,并展望了学术界和工业界的未来应用前景,为相关研究人员提供参考,进一步推动国家人工智能发展战略.

博弈视角下政府对建筑节能服务机构的监管效能分析

在推行建筑节能政策进程中,建筑节能服务机构通过实施合同能源管理项目,为建筑节能相关方提供节能服务,获取回报利润;政府制定并实施激励政策,激励建筑节能服务机构推广建筑节能项目,推动短期利益和长期利益协调发展,实现监管效能目标。建筑节能服务机构可能接受政府的激励约束管理,也可能不接受,由此产生政府与建筑节能服务机构间的博弈关系,在分析的基础上,建立激励约束模型,由混合战略均衡、聚点均衡、逆向选择分析求解,研究监管效能的帕累托最优改进,并依据均衡结果进行经济解释,得出结论。