基于影响网络与不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型及求解方法

拟制作战计划的关键是生成作战行动序列。考虑作战行动过程中的不确定性以及激烈对抗性,以影响网络分析作战行动和战场态势之间的相互影响,用不完全信息博弈分析敌对双方之间的对抗,建立了基于影响网络和不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型,并给出了求解方法。通过计算实例说明了模型及其求解方法。结果显示该模型生成的COA更适应于对抗环境。

基于不完全信息多阶段博弈的入侵路径预测

随着入侵的推进入侵者掌握的信息会逐步增加,依据新信息入侵者会找到更好的入侵路径并作出调整。为了使防御方能准确预测入侵路径,首先基于超图理论建立动态防御图并提出动态防御图更新方法,对入侵者的信息更新进行预测;然后建立不完全信息多阶段博弈模型对不同阶段入侵者的入侵路径调整进行预测;最后设计基于博弈的动态防御图路径预测算法,对完整的入侵路径进行预测。实验给出对入侵路径进行预测的典型实例,对实例结果的分析说明了模型的合理性与准确性。

基于不完全信息博弈的云制造群智能优化方法

为解决云制造过程中云平台经营方与需求方之间的不完全信息以及相互竞争制约的关系导致制造服务难以抉择的问题,提出了一种基于不完全信息博弈模型的云制造群智能优化方法。以各自理性追求自身收益函数最大化为目标,针对需求方与云平台之间的利益竞争关系建立了基于不完全信息的静态博弈模型,并提出了需求方与云平台之间的竞争规则,通过海萨尼转换引入自然,将其转换为完全信息下的动态博弈得到贝叶斯扩展式,并证明了贝叶斯纳什均衡的存在性和唯一性。提出了一种基于高斯函数与扰动策略更新的粒子群算法对上述模型进行求解。仿真结果表明:改进算法相对其他算法有较快的收敛速度与较高的云制造系统总收益,不完全信息博弈模型能够兼顾不同类型的需求方提高云制造系统的总收益。

不完全信息Epsilon纳什均衡的航天器末端追逃博弈策略

针对不完全信息下的航天器末端追逃问题,提出了一种满足Epsilon纳什均衡的微分博弈控制策略。首先,建立了完全信息下的有限时间追逃纳什均衡策略对,并将其作为目标航天器实际采取的控制策略,使目标航天器掌握博弈进程的完全信息,进而获得更好的逃逸性能。在此基础上,考虑拦截航天器不能获取目标控制矩阵信息的态势,设计了基于广义卡尔曼滤波的行为学习信息估计算法,使拦截器能够对目标的不完全信息进行估计,并提出了不完全信息下的末端追逃博弈控制策略。经过理论分析,证明了所设计的不完全信息下微分博弈策略对满足Epsilon纳什均衡。最后,仿真结果表明该算法可以有效估计目标的不完全信息,确保拦截器能够在有限时间内快速拦截目标。

基于不完全信息的工业园区多主体需求响应博弈策略研究

随着我国电力市场化改革进程的推进与发展,在工业园区层面如何攫取各响应主体最大利润,以引导用户积极参与需求响应成为亟待解决的新问题。基于响应流程中市场信息披露有限且用户与聚合商自由缔结合约的情形,本文提出了一种聚合商视角下的最佳博弈策略及针对用户的收益分配方式。考虑工业园区内用户的利益关系,建立以不完全信息贝叶斯博弈作为上层、以合作博弈作为下层的多主体双层博弈架构;其次以最大化自身利益为目标,采用改进的虚拟遗憾最小化思想结合启发式算法求解博弈均衡,达成园区内的稳定合作关系。最后通过算例进行验证,分别设置了不同场景下申报策略和收益分配两方面的多个对比模型,结果表明本文所提方法得出的策略能够提高用户收益,且利益分配机制的合理选择能够在提高用户需求响应积极性方面起到促进作用。

基于不完全信息视角下的社会“内卷”化现象博弈分析

近年来,“内卷”一词在学校与职场中频繁出现,“内卷”现象已成为现代社会中一个不可忽视的问题。基于演化博弈方法分别构建传统情况下与保障机制下社会内卷博弈模型,探究各参与主体的均衡选择,并进一步利用Matlab进行数值仿真。研究结果发现:(1)传统情况下,社会内卷博弈系统将朝着(卷,卷)的最劣稳定状态演化。随着时间的推移,整个社会处于一种爆炸式竞争的状态,这种状态很容易引发社会问题。(2)保障机制下,社会内卷博弈系统存在四种演化情况,当且仅当满足特定条件时,博弈系统会收敛到(不卷,不卷)的帕累托最优状态。总体来说,在信息不透明的情况下,竞争者为了将自己的生存概率最大化,会有意或无意地让所有参与者进入“内卷”状态,并且会自我加强、自我循环。

基于不完全信息视角的消费者与新进入市场中小企业的价格博弈分析

在市场经济高度发展背景下,中小企业面临的市场竞争压力越来越大,消费者在市场中的主体地位和对中小企业的决定性作用越发显著,企业为了实现可持续发展目标,要让消费者在购买产品和接受服务时,达到预期的满意程度,并建立以消费者为中心的服务理念,积极维护消费者的各项权益。尤其是在进入经济全球化发展趋势后,新进入市场的中小企业会在收集所需信息的基础上,有效防范市场发展带来的各项风险,而后结合价格策略实现博弈。本文在了解中小企业发展现状的基础上,对不完全信息条件下的消费者行为进行了深层研究,并结合价格-质量-成本函数关系、博弈矩阵、盈亏平衡,对新进入市场的中小企业行为进行了深层研究。最终结果显示,在不完全信息条件下,消费者对全新替代产品的需求和期望效用没有关系,但是对新产品的价格非常敏感。新进入市场的中小企业具备投机博弈的强烈动机,虽然可以实现部分预期,但完全相同的博弈无法持续重复。由此可见,政府部门要根据消费者与新进入市场中小企业之间的价格博弈关系,制定更加完善的信息披露制度和反欺诈机制,以此降低不完全信息产生的负面影响。

电力市场环境下基于多边不完全信息演化博弈的配电网规划方法研究

在电力市场化改革的背景下,研究充分考虑市场博弈的配电网规划方法具有重要的理论和实际意义。针对该问题,该文考虑电力市场环境下源荷侧的多边不完全信息博弈行为以及其市场选择概率的动态演化过程,提出了一种基于多边不完全信息演化博弈的配电网规划方法。首先分别构建包括分布式电源(distributed generation,DG)投资运营商、售电公司和配网投资运营商在内的各市场主体的规划收益模型;其次提出可用于市场环境下模拟市场选择行为的供、需侧效用函数及其市场选择概率决策模型;然后进一步分析了各主体之间的不完全信息演化博弈关系,并给出演化均衡下的贝叶斯纳什均衡条件;在此基础上,提出了一种基于不完全信息演化博弈的规划模型,并利用协同进化算法对上述模型进行求解。仿真结果验证了该文方法的正确性和有效性。

计及碳交易的区域综合能源不完全信息博弈优化调度

减缓全球变暖,减少二氧化碳的排放已经成为能源部门的一个紧迫问题,在此背景下,区域综合能源系统的优化调度成为实现节能减排目标的重要途经。但是区域综合能源系统内能源集线器(energy hub,EH)间存在复杂的利益交互关系和市场不完全信息,这给系统的运行调控带来巨大的困难和影响,如何实现能源集线器间的制约和平衡成为关键。针对计及碳交易的多能源集线器区域综合能源系统,提出基于不完全信息博弈的优化调度策略。在考虑碳交易的基础上,引入电-气(power to gas,P2G)技术和碳捕集系统(carbon capture systems,CCS)耦合技术,以寻求系统低碳经济双赢。结果表明:所构建的优化调度模型,采用碳交易和碳捕集系统协调配合控碳,在保证系统经济效益的同时,碳排放量也下降了6.4%。

基于完全信息静态博弈的城市地下空间开发风险分担

城市地下空间开发建设规模大、建设时间长,需要投入大量人力、财力与时间,具有许多难以预计的风险因素。本文以城市地下空间开发风险为研究对象,运用文献研究法充分识别各阶段共43个风险因素后,对风险损失进行分析,并建立完全信息静态博弈模型并对各参与方具体的风险分担比例进行博弈。最后结合武汉市光谷中心地下开发项目进行实例验证,经专家访谈打分得到14个核心风险,其中包括1个双方共担风险,13个三方共担风险,再基于各方的风险偏好根据博弈模型求解出各方对14个风险具体的分担比例,从而给城市地下空间开发项目的风险分担提出建议。本文研究结果与项目实际情况相符,能够给其他城市地下空间开发的风险分担提供决策参考。

非完全信息下协作式入侵检测系统检测库配置研究

本文研究了有限时间下非完全信息协作式入侵检测系统(IDS)的检测库配置。针对各入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库的配置以及检测库分配的矛盾,提出了一种双层检测库配置方法。第1层研究的是各攻击者的策略制定以及对应入侵检测系统的最优检测库配置方案;第2层研究的是如何解决多个入侵检测系统加载同一检测库的矛盾,给出了基于策略共享的集中式分配方法。第1层研究又可分为2步解决:第1步针对攻击者无法获知系统的真实状态、与入侵检测系统之间存在着信息不对称的问题,提出构建一个基于信念的随机博弈框架,通过后向递归算法求解,并证明该解就是博弈的稳态纳什均衡(SNE)策略;第2步通过求解混合Markov决策过程得到各入侵检测系统的最优检测库配置方案。仿真结果表明,本文所提方法能有效地得到协作式入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库配置方案。

对现阶段我国信贷市场职务犯罪行为的完全信息博弈分析

本文利用完全信息博弈理论从静态均衡和动态均衡两个方面对我国信贷市场上职务犯罪行为做了较为细致的分析,得出在我国现阶段信贷市场上产生职务犯罪行为有其必然性的结论,提出应通过加大对犯罪行为的处罚力度、强化监管体系,提高监管效率以及健全激励机制等措施以避免(而非全部消除)信贷市场上的职务犯罪行为。

对粗糙集上的不完全信息非合作博弈的均衡分析

在经典不完全信息非合作博弈中,常常假定局中人知道其他局中人类型的概率分布,但是在现实的社会中,对于这样的概率分布往往无法知晓.本文借助粗糙集理论处理这种不完备性,首先利用其中一个局中人依赖于对其他局中人的信息判断,计算出其他局中人的类型近似精确度.其次,给出模型的Nash均衡的存在性定理,并利用Kakutani-Fan-Glicksberg不动点定理证明了Nash均衡的存在性.最后,通过一个实例验证了该博弈模型的实用性.

基于不完全信息条件下房地产开发企业与银行之间的博弈研究

由于银行和房地产开发企业在贷款活动中的信息不对称,造成银行大量不良贷款产生。文章基于不完全信息条件下静态博弈论的分析方法,对房地产开发企业与银行在基于不完全信息条件下建立博弈模型进行分析,通过研究发现:银行加强监管则房地产开发企业的不良贷款率低,反之则不良贷款率高,最后对银行如何加强对房地产企业的信贷管理以及实现“双赢”局面给出了建议措施。

不完全信息博弈视角下科研导向型教学模式探究

教师采用科研导向型教学模式,对于培养学生的批判性创造性思维具有重要意义。授课教师的教学模式影响研究生的学习方式,如果教师采用“本科化”授课方式,研究生只是被动地接受知识,不利于科研思维的培养。科研导向型教学模式注重引导学生发现科学问题、掌握科学研究的思路,从而提高了研究生的科研能力。鉴于此,以经济管理类研究生的专业课“中级微观经济学”为例,分析科研导向型教学模式的内涵和实施步骤,使用不完全信息静态博弈证明采用科研导向型教学模式的必要性,并且从开设专题讲座、授课教师与导师协同培养、探讨多元化教学模式以及打造基于科研能力培养的习题库等方面提出保障措施,为推动教学改革、建设示范课程提供参考。

最优关税与补贴决策——一个完全非完美信息两阶段博弈模型

本文从关税与补贴的最优均衡的角度出发,引入完全非完美信息两阶段博弈对其进行博弈分析和评价。在子博弈精炼解中得出最优关税为正,最优补贴为负,前者符合现有讨论的一般结论,而后者在贸易领域中具有新的现实意义。最后,本文对资源型行业进行实证分析来证实上述结论。

海归人员的求职困境——一个简化的两阶段完全信息动态博弈

随着中国经济的发展,越来越多的海外接受教育的华人回到国内寻求发展,部分海外归来人员在就业时遭遇了尴尬。文章 中用一个简化的两阶段完全信息动态博弈模型,将海归人员的求学成本和期望回报与国内求学人员相比较,解释了这种现象,并初 步分析了海归人员在人才市场上的工资决定。

科技保险实施中三方不完全信息动态博弈分析

科技保险在我国实施近两年来,得到了社会各界的广泛关注,但同时也存在发展中的各种问题。通过构建科技企业、保险公司和政府三方不完全信息动态博弈模型,分析在三方信息均不完全条件下局中人的策略选择,从中发现三种博弈均衡状态及相应条件,指出应当针对现阶段我国科技保险的实际情况,恰当运用博弈分析结果,以推动科技保险工作深入开展。

基于非完全信息博弈的网格资源分配模型

针对网格计算环境动态,异构和分布的特性以及网格资源分配中资源利用率低、效益不均等问题,结合微观经济学理论,建立了一种多赢家式的网格资源拍卖模型(muti-winners auction model,简称MWAM).将隐马尔可夫模型应用在网格用户t时刻出价状态预测方面,并结合分配算法计算出能够获得所需资源的概率;并且在原有资源分配机制的基础上,结合非完全信息纳什均衡理论设计了一种多赢家拍卖算法.从理论上证明了资源分配结束后系统收益最大,且本模型符合微观经济学中的激励相容性与个人理性准则.实验模拟在验证了隐马尔可夫预测的可行性的同时,又与几种具有代表性的算法相比较,从资源利用率、系统总收益等方面突显了本模型的优势.

基于不完全信息动态博弈的动态目标防御最优策略选取研究

针对动态目标防御的最优策略选取问题,分析了动态目标防御环境下的攻防对抗特点,提出了动态目标防御策略的收益量化方法,基于不完全信息动态博弈构建了面向动态目标防御的单阶段和多阶段博弈模型,给出了精炼贝叶斯均衡求解算法和先验信念修正方法,获得了不同安全态势下的最优动态目标防御策略.最后,通过实例说明和验证了上述模型和方法的可行性和有效性,总结了利用动态目标防御策略进行网络防御的一般性规律.