可信网络中一种基于行为信任预测的博弈控制机制

近年来,网络可信的研究已成为一个研究热点,其中用户的行为信任研究是网络可信研究的重要内容之一.由于用户行为信任的评估是基于过去交往的行为证据之上,而我们需要的是未来的用户行为信任等级,因此科学地预测未来用户的行为信任等级是非常必要的,文中首先论述了如何利用贝叶斯网络对用户的行为信任进行预测,提供的机制不仅可以预测单属性条件下的行为信任等级,而且可以预测多属性条件下的行为信任等级.由于信任和风险是并存的,单独依靠预测的信任等级进行决策是非常片面和危险的,因此该文的其余部分将行为信任预测结果和博弈分析相结合对双方的支付矩阵进行分析,计算出了基于用户安全行为属性的混合纳什均衡策略,证明了服务提供者进行控制的决策条件,得出了相关的一些重要性质,最后通过一个例子来说明论文的应用.该文的结果对于量化分析用户行为信任具有重要的理论意义.文章在分析过程和实例中结合了数字化电子资源的实际网络应用背景,因此该机制在实际的网络应用中同样具有重要的指导意义.

基于博弈控制的分时电价研究

分时电价是需求侧管理中移峰填谷的重要手段之一。本文在考虑政府、电力公司和电力用户三方利益的情况下,利用政府规制理论和博弈控制理论,制定了一种由政府确定电价水平,电力公司确定电价结构和供应水平、电力用户确定用电量的分时电价模型。该模型在政府限价的情况下允许电力公司自主调整电价结构,以实现电力负荷控制的目的。

基于连续时间广义预测校正的水下非线性追踪博弈控制

针对复杂环境下的追踪控制问题,提出了一种基于连续时间广义预测校正的水下非线性追踪博弈控制算法.利用连续时间广义预测对目标机动偏离趋势进行在线预测补偿校正,将机动目标紧缩于最大捕获概率扇面之内,同时引入零效控制参数和连续时间广义预测校正算法,解决了微分对策动态博弈剩余时间难于估计的问题,提高了系统的响应速度.将算法应用于水下非线性追踪博弈的验证结果表明,该算法兼顾了控制约束与干扰抑制性能,能够实时有效地对抗初始偏差和随机扰动,不仅具有良好的导引效果,而且有效提高了系统对环境干扰的鲁棒性.

博弈控制论简述

博弈控制论是近年来出现的博弈与控制的交叉学科,虽然它融合了博弈和控制双方的工具和方法,但无论从研究对象,研究方法与现有的结论看,它都不完全从属于经典博弈或经典控制的范畴,因此,是一个具有自身特色的新学术生长点.本文的目的是对这个新方向做一个简述介绍,内容包括:i)基于博弈的控制;ii)基于势博弈的优化;iii)博弈中的状态空间方法;iv)国内几个研究博弈控制论的团队.最后,对博弈控制论的未来做一展望.

探究可信网络中一种基于行为信任预测的博弈控制机制

近年来可信网络已经成为研究行为预测过程中的热点,而在网络可信度的研究过程中,对用户行为信任的研究也已经成为热点中的热点。另外,由于对行为的信任的方式是建立在过去的交流或社交的行为证据之上的。但是,我们探究可信网络必须要有未来用户的行为信任的等级。所以,对未来的用户行为信任等级的科学性预测基于行为信任预测的可信网络探究的必经之路。本文先阐述了利用贝叶斯网络的方法预测了用户行为信任,为此提供的控制机制不仅仅能够预测出行为信任在单属性条件下的等级,还能有效预测行为信任在多属性条件下的等级。但是,信任并不是永恒的,有信任存在也必将有风险。因此,在决策时不能只单单靠行为信任预测出的结果,否则会造成决策的结果片面,导致失误。因此,本文还将行为信任的预测结果与博弈理论的分析相结合,并对其进行支付矩阵的分析,以便于得出在用户安全行为下的纳什均衡策略均衡的策略。

网络系统的容错控制、优化与博弈研究综述

网络系统是一类由多个子系统通过机械或通信相互耦合所构成的系统。该系统由于其结构复杂、耦合机制多变,具有较高发生故障的概率。随着近几年人工智能的快速发展,网络系统除了可能发生物理故障,还可能存在恶意决策,为系统的安全性带来了新的威胁。本文首先针对网络系统的物理故障,从容错控制和容错优化两个角度总结和梳理当前国内外相关的研究成果。接着,沿着容错博弈控制技术发展的脉络,从博弈控制到分别面向物理故障和恶意决策的容错博弈控制,总结了相关的研究成果。进一步,梳理了当前博弈论在集群飞行器中的应用现状,并以此抛砖引玉,希望推动容错博弈成果在航空航天领域中的应用。最后给出了几个未来值得探索的研究方向。

蜂群对抗决策故障下的容错博弈控制

针对大规模分簇蜂群无人机的任务分配问题,考虑对抗场景下某些无人机由于受到敌方攻击或操控,决策规则遭到篡改,进而导致群决策行为与期望的均衡点产生偏差的决策故障。在演化矩阵博弈的框架下,运用多群体复制子动态方程对蜂群无人机和故障建模,基于李雅普诺夫函数对故障发生前后均衡点的局部渐近稳定性及其吸引域进行了分析,从而建立了自容错条件,并设计了基于激励的簇间协同容错博弈控制方法,对群决策行为偏差进行补偿,使得蜂群任务分配状态在故障下仍能达到期望的均衡点,获得理想的分工收益。

非完全信息环境中一种基于隐马尔科夫的博弈式功率控制机制

针对非完全信息环境下认知无线网络中的分布式功率控制问题,根据不同非授权用户对信道检测结果的差异,以及信道检测结果的非独立性,提出了一种基于隐马尔科夫模型的功率博弈机制.非授权用户可利用该模型推测其它非授权用户是否参与博弈,从而提升了博弈的信息准确度,使得非授权用户能够选择更优的发射功率.仿真表明,该功率控制机制在保证通信质量的前提下能够获得更大的容量功率比,具有更好的功率效率.

基于耦合控制博弈机制的网络信息离散加密算法

为解决无线传感网数据传输过程中信息加密困难,且离散化数据难以在加密过程中有效抵御攻击源数据的攻击等不足。论文提出了基于耦合控制博弈机制的网络信息离散混沌一体化映射加密算法,首先通过按组加密方式,将无线传感信息映射为加密源-优化演进结构后,按段进行加密映射。随后将加密数据作为耦合控制博弈机制中的种子衍生集合,采取竞争机制对该加密数据进行二次离散混沌优化,选举出混沌离散系数最低,且博弈性能最优的加密数据密文作为耦合控制博弈之后的输出结果。仿真实验表明,与网络DDOS-pv、DDOS-plus加密算法相比,论文加密机制能够显著提高攻击源检测概率,且拥有更低的密文破解度。

游戏教育中一种有效的学生行为控制机制

实用的教育游戏必须能够在实际教学中对学生行为进行有效控制,然而已有研究大多缺乏对学生行为的不可控制性进行深入讨论,致使教育游戏无法真正满足实际教学的需要。本文将学生行为信任预测与博弈分析相结合,提出了一种适用于游戏教学中学生行为控制的机制。为确保该机制的有效性,本文给出了基于该机制对游戏教学实施控制的具体过程,还详细讨论了该机制与其它传统机制相比较所具备的优势。

一种SaaS模式下平台运营商信任信息共享的博弈模型

近年来软件即服务模式受到越来越多企业用户的欢迎.平台运营商是其中最重要的组成部分,平台运营商间相互提供客户信任信息可以最大程度上提高评估用户的信任可信度.建立一种基于信誉的激励机制,从博弈论的角度进行建模分析,推导出混合策略的纳什均衡,在有动态交互作用的时候可以根据对他人行为的预测进行决策,从而达到双方最稳定的共赢状态,最终提高评估用户信任信息的可信度.

社交网络中多领导者观点的博弈建模分析

根据社交网络中存在个体受邻居影响这一因素,基于Friedkin-Johnsen模型提出了一种新的观点动力学模型。首先,以领导者为主体将智能体划分成若干个强连通结构的观点群体系统。然后,采用多领导者博弈控制在动态观点协同进化过程中加入领导者博弈策略,使得每个观点群体都形成最优的解决方案。为寻求最优控制策略,建立了耦合形式的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程。最后通过数值仿真,模拟社交网络中观点群体形成至稳定收敛。

认知无线电中基于非合作博弈的功率分配方法

提出了一种适合于认知无线电网络的功率控制方法．基于信扰比的代价函数，借助兼顾认知用户公平性的惩罚因子，构造一种新的支付函数．基于该支付函数提出了一种非合作博弈功率控制模型．结合博弈理论，证明了该博弈模型纳什均衡解的存在性和惟一性，同时得出该纳什均衡解是帕累托最优的．仿真结果表明，基于该博弈模型功率分配方法收敛性比传统算法好，通过设置合适的惩罚因子等参数，3～5次迭代即可收敛，满足系统实时性要求，同时系统通过量较传统算法有1～4倍的改善．

认知网络中快速自适应功率控制算法

采用sigmoid函数设计了一种自适应效用函数,该函数仅与认知用户的信干噪比门限和当前获得的信干噪比相关,因此可以通过自适应改变信干噪比门限实现认知用户的机会频谱接入,并快速满足其服务质量要求.同时,兼顾用户公平性重新设计代价函数来改善纳什均衡功率解的帕累托有效性.在此基础上基于非合作博弈论提出一种功率控制模型,经证明该模型符合超模博弈,从理论上保证了纳什均衡解的存在性和惟一性.并提出一种自适应功率控制算法,仿真结果表明该算法可以保证约10次迭代收敛,与参考算法相比节省约8%的功耗,在获得的效用上有近15%改善.

网上医疗中一种有效的医生行为控制机制

实用的网上医院必须能够对医疗行为进行有效控制。然而已有研究表明,大多缺乏对医疗行为的不可控制性进行深入讨论,致使网上医院无法真正为患者提供实用的服务。为此,通过基于医疗行为信任预测与博弈分析相结合,提出了一种适用于网上医院医疗行为的控制机制。为确保该机制的有效性,给出了基于该机制对网络医疗行为实施控制的具体过程。此外,还详细讨论了该机制与其它传统机制相比较所具备的优势。

基于博弈模型的网络安全失效分析方法研究

提出了一种基于博弈模型的网络安全性失效的分析方法。针对不可修复的网络系统,安全失效过程被看作一个攻击方控制状态转移的随机博弈过程。从攻击的角度计算分析了在此过程中攻击方的总收益和最优策略,结果表明当支付期望值在一定的范围内变化时,攻击者将不改变其行动选择。

分散控制权:理解项目下乡实践困境的一个视角

项目制作为国家治理的增量体制,在嵌入基层治理体制与机制过程中,彰显出“分散控制权”的规则属性。乡村治理场域中,项目控制权分为目标设定权、检查验收权、监督管理权和激励分配权四维。项目制制度规范和组织原则,塑造了控制权的静态配置规则。而项目下乡过程中,委托方和代理方及多元代理主体间的资源差异,带来控制权博弈和乡村委托-代理关系异化,导致新“乡村利益共同体”的形成及项目制基层实践意外。本研究对分散控制权概念的引介,在回应乡村治理研究由主体向规则转向的同时,也从制度和规范层面提出了化解项目下乡实践困境的相关政策建议。

匝道合流区智能网联车辆协同控制方法

为解决智能网联环境下匝道合流过程中车辆通行的效率和安全问题,提出了一种基于博弈论的智能车辆协同控制方法。该方法构建了以匝道外侧车道车辆为主体的三方博弈对局,并从换道、安全和行驶效率收益方面综合建立车辆收益函数;以博弈对局整体收益最大为控制目标,依据夏普利值进行收益分配,得到三方博弈对局中车辆最优控制策略。实验选取重庆市玉马路与重庆内环快速路包头方向合流区为路网原型,对合流区的车辆运行场景采用SUMO/TraCI和Python进行联合仿真分析。结果表明:本文所提出的合作博弈控制方法与演化博弈控制方法相比,总体平均行程时间缩短3.22%,平均延误时间缩短14.47%;车辆严重冲突降低54.04%,碰撞时间小于3 s的比例总体降低了26.56%;有效降低了交通冲突时间,改善了合流区交通运行效率。

局部信息约束下网络演化博弈的动力学与优化（英文）

网络演化博弈的优化问题是混合值逻辑网络的一个自然推广.本文研究了一类网络演化博弈的优化控制问题,其中每个控制个体在极大化自己的收益时只能获取到邻域信息.首先,利用矩阵的半张量积,将局部信息约束下控制网络演化博弈的动力学转化为相应的代数形式.然后得到了局部信息约束下确定型网络演化博弈的最优控制序列.最后,基于动态规划的解,研究了局部信息约束下概率型网络演化博弈的优化控制问题,得到了最优控制序列的简单计算公式.两个数值例子验证了本文的理论结果.

基于用户行为分析的广告欺诈点击检测

在网络广告业中出现的欺诈点击行为,使得搜索引擎企业以及广告主的利益受到了严重损害,致使点击付费模式遭到质疑,欺诈点击已经成为阻碍网络广告业健康发展的一大顽疾。针对网络广告业发展所面临的此种困境,提出一种基于用户行为分析的广告欺诈点击检测技术。首先创建用户行为数据仓库,然后运用贝叶斯分类方法对用户行为数据进行点击合法等级预测,最后结合博弈控制机制对用户点击有效性进行最终判断。