基于进化博弈的企业合作竞争ESS分析

近十年,关于企业的合作竞争问题日益引起广泛的关注。基于博弈参与人有限理性的假设前提,运用进化博弈的基本分析框架,分别构建2×2支付矩阵条件下,两人对称合作博弈与两人非对称合作博弈的模仿者复制动态模型,并分析相应的进化稳定策略。以此描述两企业间合作竞争博弈之长期演化趋势,对企业合作竞争行为提出对策建议。

空间扩散速率对种群ESS的影响

本文主要介绍在进化博弈论的背景下考虑带扩散的生物模型。首先结合已有的进化博弈论知识对两表现型(例如:鹰鸽模型)建立数学模型,进而将博弈论思想引入反应扩散方程中,建立合理的常微分方程数学模型。

数字技术赋能生态文明建设:以城市生活垃圾分类为例

营建低废洁净的宜居环境,仰赖于居民生活方式行为习惯的转变。这一转变的促成既需要建立生态文明制度给予居民以外在约束,也需要强化生态文明道德来提升居民的内在动力。借助于演化博弈分析法来研究垃圾分类与投放行为在社区邻里间的相互影响与演化,并以仿真来呈现垃圾投放行为的深化路径、绿色行为能否成为普遍的行为选择。数字技术在城市生活垃圾管理上的深化应用,能降低监管成本提升监管效率,也能加强邻里的连接强度,提升社区融合程度,进而强化居民生态道德。研究结果显示,传统社区模式下封闭型社区的垃圾分类制度实施最终演化成理想的稳态结果,而在开放型社区绿色行为的转型难以实现。数字社区模式下封闭型社区和开放型社区,民众分类投放的“绿色低废”的行为将演变为普遍行为,数据技术能助力于绿色生活方式成风化俗。

基于动态演化博弈论的电力需求侧管理策略研究

随着电力需求侧管理工作的不断推进,如何提升电网企业、电力用户等重要实施主体的参与积极性已成为当前亟待解决的问题。通过构建包含政府、电网企业和电力用户在内的动态演化博弈模型,分析不同博弈策略下三者之间的作用机制、成本收益及外部效应,讨论系统均衡点的稳定性情况。在此基础上通过仿真分析,验证动态演化博弈模型的科学性,结果表明:当系统中政府在兼顾自身成本与收益平衡的基础上增加激励力度、电网企业或电力用户的正外部效应增加时,各方的参与度会显著提升,达到电力需求侧管理稳态均衡的时间也会缩短。

半干旱区作物根系生长冗余的生态学分析

干旱是威胁农业生产的一个常见因子。在水分有限条件下，植物往往产生庞大的根系；这是自然选择的必然结果，是一个进化上稳定的生长对策（ＥＳＳ）。但作物产量是一个种群水平上的属性；个体的ＥＳＳ并不能优化整个群体的产量。我们提出在半干旱雨养农业地区作物受自然选择的影响在根系生长上往往失之于过快或过大，出现了“冗余”。通过育种或管理措施降低根系生长冗余可提高作物产量。

基于进化稳定策略的遗传算法

为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在借鉴生物学中进化稳定策略的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,提出了基于进化稳定策略的遗传算法.该算法的核心在于,稳定参数控制下的突变算子的构造,通过稳定参数的设定来稳定种群中最优个体的数目,并有目标地对最优个体进行突变操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的.仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.这将使GA在众多实际的优[(\273\257\316\312\314\342\311\317\276\337\323\320\270\374\271\343\267\272\)0(\265\304\323\246\323\303\307\260\276\260)].

基于稳定参数控制的改进遗传算法在配电网络规划中的应用

提出一种基于稳定参数控制的改进遗传算法。该算法不仅保持了种群多样性,而且通过突变算子引入了新的搜索空间,使算法更容易找到全局最优区域,缩短了传统遗传算法要跳出局部最优区域所消耗的迭代时间。将该算法应用于重庆某10kV辐射状配电网络规划,结果表明该算法在收敛性能和搜索能力上比其他遗传算法有较大提高,在全局寻优性能上也优于其它遗传算法。

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.

种子萌发对策:理论与实验

植物种子的萌发 /休眠现象有复杂的原因和机制 ,综述了理论生态学家的研究结果。应用的理论基础是最优化理论和进化稳定对策 ( ESS)理论。当环境条件随机波动 ,种群受非密度依赖因素调节时 ,采用最优化理论的两头下注对策预测休眠一定会得到进化且萌发率与环境条件直接相关。环境条件稳定时采用进化稳定对策理论可得到在亲属竞争 ,种子扩散 ,基因冲突等等因素影响下的进化稳定休眠 /萌发率 ,预测了休眠 /萌发与它们之间的相互关系。以上各种环境条件影响种子萌发行为的方式可以表述为若种子立即萌发会遭遇到不良环境使适合度下降 ,那么就会推迟萌发 ,出现休眠 ,形成土壤种子库。萌发率应使种群适合度最优或具有进化稳定性。一些实验也部分验证了理论预测。

集群内企业创新行为的进化博弈分析

文章运用行为生态学的进化博弈理论,对集群内企业技术创新行为构建了鹰—鸽博弈、鹰—鸽—反击者博弈和鹰—鸽—应变者博弈三个进化博弈模型。对这些模型的分析表明,集群内企业创新行为不存在纯策略进化稳定均衡,但存在混合策略进化稳定均衡或"行为策略"进化稳定均衡,这反映了集群内企业创新行为的协同竞争性以及这种协同竞争创新行为的进化稳定性。

环境规制中地方政府与中央政府的演化博弈分析

针对环境规制中地方政府与中央政府之间的行为互动,从演化博弈论的研究视角探讨了地方政府与中央政府的决策演化过程。通过建立地方政府与中央政府的非对称演化博弈模型,考察了环境规制中参与者的行为特征。根据复制动态方程得到了参与者的行为演化规律、分析了参与者的演化稳定策略及其影响因素。研究表明,环境规制系统的初始状态、地方政府的环境规制成本和环境规制收益、中央政府的监查成本以及中央政府对地方政府的处罚额都会影响地方政府与中央政府的演化稳定策略。降低中央政府的监查成本、加强中央政府对地方政府的监查力度和违规处罚力度,降低环境规制成本、提高环境规制收益,将有利于促使地方政府执行环境规制,从而达到改善环境质量的目的。

韭菜迟眼蕈蚊的性别分化及其生态与进化意义

性别分化是遗传学、进化生物学和生殖行为生态学研究的重要领域之一,对于研究生物的遗传与进化关系、分析生物种群数量动态具有重要意义。对韭菜迟眼蕈蚊BradysiaodoriphagaYangetZhang的性别分化研究结果表明,韭菜迟眼蕈蚊的生殖对策主要以产单性别方式为主,其次是产优势性别方式,2种方式占92%,且产雌产雄的比例基本呈对称现象。用雌雄试虫都来自单性别的种群,连续繁殖3代,其性别分化如同上述,每一代种群的性比基本保持在1∶1。用双性别后代雌虫所产的雌雄虫进行近亲繁殖,连续繁殖3代,结果表明双性别后代的比例明显增大。鉴于以上实验结果,对韭菜迟眼蕈蚊生殖对策的生态与进化意义进行了分析。

进化上的稳定策略之数学模型研究

对进化上的稳定策略（ＥＳＳ）的数学概念及三个最有代表性的模型：（１）对称型鹰－鸽博奕；（２）消耗战博奕；（３）非对称型鹰－鸽博奕做了分析论证，给出了各个模型下是或不是ＥＳＳ的一些策略，并对消耗战模型中当ＣＴ＜Ｖ／２时。

公司创业投资者与创业企业家之间的信息困境及进化博弈分析

对公司投资者和创业企业家之间的信息困境进行了分析,在此基础上建立了二者的信息博弈模型,并运用进化博弈理论分析了公司创业投资市场主体的博弈过程和进化稳定策略,讨论了不同强度的知识产权保护环境对博弈的影响。最后,对如何规范市场主体行为提出了建议。

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.

基于进化稳定策略的单亲遗传算法求解组卷问题

在组卷问题中为了解决传统遗传算法易陷入早熟收敛的问题,在单亲遗传算法基础上,引入基于进化稳定策略,该策略的核心突变算子的构造,有目标地对最优个体进行突变操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的。实验结果表明,由该算法产生的试卷是令人满意的。

论模仿者动态理论

介绍进化博弈理论的基本动态模型 :对称博弈模仿者动态模型和非对称博弈模仿者动态模型及其相关结论。在文中引用了一些简单的例子说明它们之间的区别与联系。最后比较了经典博弈理论与进化博弈理论在动态概念上的差别。

半干旱区春小麦生长冗余的研究

通过对4个春小麦品种在产量、根量与根冠比等方面的比较,发现在水分严重胁迫条件下,古老的春小麦品种和尚头表现出相对较高的产量;但在水分条件改善后,其产量最低。古老品种较之现代品种具有更大的地下生物量和根冠比(开花期)。这表明自然条件下接近进化稳定对策(ESS)的地方品种,在土壤水分条件较好时存在着生长冗余,从而阻碍产量提高。因此,减少冗余,特别是地下部分的冗余可能是干旱、半干旱地区小麦增产的一条有效途径。

基于稳定策略的粒子群优化算法

为了解决传统粒子群算法易陷入局部最优解的问题,在借鉴生物学中"进化稳定策略"的基础上,对传统粒子群算法进行了改进,提出了基于稳定策略的粒子群算法。该算法的核心在于,通过稳定参数的设定,使种群中较优的一部分个体按照标准粒子群算法进行寻优,而对种群中其余部分的个体进行随机突变,以达到快速扩大搜索空间、稳定种群中个体多样性的目的。实验结果表明,该算法有效地避免了基本粒子群算法早熟现象的发生,提高了PSO对全局最优解的搜索能力和收敛速度。

基于演化博弈的国际河流水量调整策略分析

全球水资源供需矛盾的加剧导致不同国家在国际河流水资源使用问题上的矛盾冲增。目前解决争端的最有效的途径对水资源进行合理的分配。然而在水资源分配过程中,不可避免的对部分地国家分配过量的水,对部分国家分配过少的水,因此容易在水量分配上产生冲突。通过建立动态演化博弈模型分析各国对水量分配的演化和稳定策略,得到相关结论:水量相对较少国家将采用强烈抗议或冲突的形式获取更多的水量,而水量相对较多国家为了能共同开发国际河流水资源,会逐渐同意放弃多余水量。分析结果表明,利用演化稳定策略调整各国家之间的分水量,可以有效地化解流域国家间的冲突。