IWSNs防移动干扰节点的两层协作Stackelberg博弈

针对工业无线传感器网络物理层移动干扰攻击节点的攻击问题,研究sink节点和簇头节点共同抵御攻击的两层协作博弈模型。在簇头节点中选择最佳协作节点,共同抵御移动干扰攻击节点;以网络安全速率为优化目标,将sink节点、最佳协作节点和攻击节点之间的合作竞争关系建模为两层协作Stackelberg博弈模型,采用逆向归纳法求解博弈均衡解。仿真实验结果表明,与未采用协作节点的方案相比,采用的最佳协作节点选择方案对移动攻击节点的抵御效果更佳,且与其他协作博弈功率控制模型相比,两层协作Stackelberg博弈模型可有效提高工业无线传感器网络的安全速率。

互补品供应链Stackelberg博弈下纵向决策研究

以两条均由一个制造商和一个零售商构成的互补品供应链为研究对象,探讨互补品供应链采用不同决策方式时的链间Stackelberg博弈和链内Stackelberg博弈问题,研究市场规模、成本等参数对市场价格、需求、利润的影响。进一步地,对链间Stackelberg博弈下的四种决策方式(集中-集中、集中-分散、分散-集中、分散-分散)下的均衡解进行比较分析。研究表明:互补产品生产成本与需求、利润负相关;自身价格与互补产品成本负相关;集中决策是互补品主导供应链的占优策略;对于跟随者供应链而言,采取集中决策还是分散决策方式,首先取决于主导者供应链的决策方式,其次取决于产品之间的互补程度;集中-集中决策方式是互补品供应链的帕累托均衡解。因此,互补品供应链内部成员之间可设计一种增量利润分享机制,确保供应链集中决策的稳定性;互补品供应链之间应注重两个方面:一是相互合作共同降低产品成本,实现降本增效;二是以某条供应链产品进行低价引流,促进消费者对互补产品的需求,进而实现互补品供应链利润最大化。

Stackelberg微分博弈下的鲁棒最优投资-再保险问题

考虑一个以模糊厌恶再保险公司为领导者,模糊中立保险公司为追随者的Stackelberg随机微分博弈问题.通过求解拓展的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程组,给出时间一致性均值-方差准则下的鲁棒最优投资-再保险策略以及相应的值函数.最后,通过数值例子和敏感性分析说明最优策略与主要参数之间的关系.

基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制

插入式电动汽车的充电需求会造成微电网用电负荷加大和电能质量下降,因此需对其充电行为进行有效优化和管理。为此,提出了一种基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制方法。建立了微电网侧和电动汽车用户侧的Stackelberg博弈模型,提出了一种基于原始-对偶的分布式充电控制算法,利用函数的二阶信息快速更新电动汽车用户侧的购电决策和微电网侧的电价,并通过Krasnosel’skii-Mann不动点块坐标迭代证明了算法的收敛性。通过仿真案例验证了所提算法的收敛性和有效性。结果表明,在资源有限的条件下,当用户数量增多时,电价会增大;当用户数量固定,可售电电量增加时,电价会下降。从计算时间和迭代次数方面对比了仅使用一阶信息的分布式原始-对偶算法,结果验证了所提分布式充电控制算法的有效性和优越性。

基于Stackelberg博弈的燃料电池混合动力汽车跟车能量管理

跟车场景下燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的速度与能量管理协同优化是实现车辆节能的重要有效手段,针对现有策略中双能量源退化与能耗耦合关系不明,且难以兼顾全局优化与实时性能的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的FCHEV跟车能量管理策略。首先,建立了燃料电池/锂电池的能耗与性能退化模型,并纳入到统一量纲的整车综合使用成本函数中;其次,提出了基于分层解耦的跟车能量管理策略,实现跟车速度与功率分配的解耦控制;最后,综合考虑跟车安全性、舒适性、燃料经济性和能源耐久性,建立跟车控制层与能量管理层对应的双层规划模型,并基于Stackelberg博弈思想设计了双层差分遗传算法对策略核心参数进行离线优化。仿真和实验结果表明:相较于模型预测控制方法,该方法可降低平均车间距误差37.7%、平均冲击度2.4%、等效氢气消耗9.3%和能源退化成本13.9%,实现了优化性能与实时性的兼顾。

基于Stackelberg博弈的有人机/无人机协同干扰功率分配机制

针对有人机/无人机协同干扰资源分配问题,以有人机/无人机空中编队对敌方地面防空雷达压制干扰为典型作战场景,设计有人机/无人机效用函数,建立基于Stackelberg博弈的有人机/无人机协同干扰功率动态分配模型,采用牛顿迭代法求解最优支援干扰功率价格和无人机所需的最优支援干扰功率,提出了有人机远距离支援干扰协同无人机随队支援干扰作战模式下的最优支援干扰功率控制方案。通过实例分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。

保险模型中的 Stackelberg 博弈

本文研究保险问题中的单期 Stackelberg 博弈的均衡解。 假设再保险公司的保费原则是 Π(R) = E[P (X − R)],本文使用的目标函数包括最小化风险的凸度量,最大化期末财富的预期效用,最大 化期末财富的二次效用。 通过对变量函数进行 Taylor 展开,得到保险公司留存函数以及再保费价 格的最优近似解。

融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法研究

针对低成本和小型化低轨卫星的监测角度和方向分辨率相对较低、处理能力和峰值功率受限等因素造成单颗低轨卫星频谱认知能力弱的问题,提出了融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法。首先,结合各频谱认知卫星的可用算力、认知性能、处理与传输时延等特性,建立面向多频谱认知任务的协作卫星选择与算力资源分配算法;其次,基于所选择的节点和所分配的算力,设计低复杂度的多星协作频谱认知策略,其可自动辨识频谱空洞、检测干扰和识别调制模式。仿真实验结果表明,相比于单节点认知方法,所设计多星协作频谱认知策略能显著提升认知性能,且相比于对比模型,所设计策略中的模型可在不损失性能时,模型的参数量和浮点运算量降低分别可达96.69%和93.32%。

狭窄框架下保险模型的Stackelberg博弈问题

考虑狭窄框架和均值-方差准则下的 Stackelberg 博弈再保险问题。 狭窄框架意昧着,购买保险的 动机除了对冲财富风险,还有可能将购买保险本身看作一项风险投资。 因此,使用二次效用函数 来度量保险净收益的局部得失效用,即,狭窄框架。 在 Stackelberg 博弈中,再保险公司首先向 保险公司提供合理的赔偿来换取适当的保费。 然后,保险公司根据这个保费原则选择最优的赔偿。 首先,假设再保险公司选定期望值保费原则,保险公司通过选择最优赔偿策略来最大化终端财富 的均值-方差函数和保险净收益的二次函数。 然后给定这个最优赔偿,再保险公司通过选择最优保 费参数最大化终端财富的均值-方差函数。 此外,考虑另外一个 Stackelberg 博弈的问题。 对于保 险公司来说,考虑与前者相同的目标函数,给定Ⅱ(I) = E(PI) 保费原则,得到了最优保险赔偿的 表达式。 之后,给定这个最优的保险赔偿,最大化再保险公司终端财富的期望效用准则,计算得 到了保费的最优价格强度。 进一步,通过 Taylor 展开,得到了这对最优解的近似表达式。

制造商与零售商分别主导的Stackelberg博弈比较

考虑单供应商与单零售商构成的二级供应链的批发价契约,尤其是市场需求确定依赖于零售价格与零售商销售努力水平。在逻辑一致的前提下,分析了制造商占主导与零售商占主导的Stackelberg博弈,并以集成企业情况下的供应链总利润、市场需求量、市场零售价格、销售努力水平等为基准进行了比较。研究表明:零售商主导下的分散供应链效率最低。

考虑充放储一体站与电动汽车互动的主从博弈优化调度策略

针对大规模电动汽车(electrical vehicle,EV)接入微电网造成的负荷压力,提出一种考虑充放储一体站(charging-discharging-storage integrated station,CDSIS)与EV互动的主从博弈优化调度策略。首先,通过建立CDSIS模型,并针对CDSIS多场景进行分段设置。其次,建立动态路网模型并结合EV出行特性,预测城市区域路网约束下的EV充电负荷时空分布。并根据预测结果建立EV及CDSIS多目标主从博弈优化调度模型,对EV用户、CDSIS收益进行多目标协调。最后,以某城市主城区域部分交通路网结合IEEE33节点配电系统进行仿真,分析电价与CDSIS储能设备容量对城市区域内EV用户和CDSIS站收益的影响。结果表明,所提主从博弈模型与调度策略能够使得EV用户与CDSIS双方得到最大收益。

基于主从博弈的含碳捕集与热电联产综合能源系统优化运行

为了合理地分配综合能源系统中各主体之间的利益,促进能源低碳化,文中基于主从博弈框架建立了含碳捕集系统的综合能源系统优化调度模型,降低了热电联产机组的碳排放量和系统的运营成本。文章构建碳捕集、电转气和热电联产的联合运行模型,在考虑综合需求响应的基础上,建立综合能源系统各主体的收益模型;构建一主多从的Stackelberg博弈模型,由于构建的优化模型具有高维、非线性非凸的特点,数值方法难以求解,传统启发式算法容易陷入局部最优且收敛速度较慢,因此提出一种新型天牛郊狼算法结合二次规划的分布式算法。以北方某工业园区为算例进行验证,分析结果表明,文中提出的模型及求解算法与传统模型相比,有效地降低了综合能源系统的运行成本和碳排放量,提高了可再生能源的消纳能力。

基于博弈论的弹目攻防决策方法研究

针对空战环境中弹目攻防双方的对抗特性,提出了一种基于博弈论的弹目攻防决策方法。基于导弹目标运动数学关系得到状态方程,根据弹目攻防对抗机理建立“一对一导弹-目标”动态博弈模型,确定弹目双方策略集与收益矩阵,提出混合策略纳什均衡求解方法,并结合模型滚动预测方法获得该策略空间的纳什均衡点。算例仿真结果表明,基于混合策略下导弹制导律为该策略空间的纳什均衡点,且该方法可以减小导弹对目标的脱靶量,提高导弹的命中精度,为导弹攻防作战提供了依据。

基于改进型Stackelberg博弈的自动驾驶测试数据定价模型

针对自动驾驶测试数据兼具连续与离散变量,且包含时间戳和经纬度等间接信息特征的特点,利用特征挖掘过滤、连续变量离散化、驾驶模式加权等方法对传统信息熵方法进行适应性调整,提出基于特征工程的驾驶模式加权信息熵方法,确定自动驾驶测试数据信息量;引入信息量构建数据消费者效用方程,提出考虑信息量和平台利润率约束的改进型Stackelberg博弈数据定价模型。以上海市自动驾驶实际测试数据开展典型案例分析,结果表明,基于改进型Stackelberg博弈的数据定价模型可有效评估数据信息量,合理分配数据生产者、数据平台和数据消费者交易三方的利润率,并显著提升数据交易量和数据交易三方总效用,从而增强自动驾驶测试数据交易市场的活力。

基于区块链技术的光伏产消者集群定价博弈

随着具有源荷二重属性的产消者占比日益提高,如何建立适合产消者的有效交易机制,激励其能源消纳是目前亟待解决的问题。针对该问题,提出区块链技术下的产消者与运营商的集群交易模型,将区块链技术量化到产消者的用电行为上。考虑到产消者集群内各主体独立,电价制定和电量调度存在先后次序,采取Stackelberg博弈理论寻求最优交互策略,并通过区块链更新求解过程中的交互信息。仿真结果表明:通过制定内部电价,能够提升集群内的光伏自消纳水平,同时在区块链技术下聚合优化集群内资源,可以有效提高产消者的用电效益与运营商的收益。进一步,结合光伏上网电价退坡政策,再次验证了所提模型的有效性。

基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案

多接入边缘计算(multi-access edge computing, MEC)中的计算卸载问题已经成为当前研究的热点之一.目前的计算卸载方案仅考虑云、边、端结构中的计算卸载问题,而未考虑到其公、私有云的属性.提出了一种新的计算卸载方案,所提方案考虑了边缘计算中公有云与私有云之间的关系,将公有云作为了私有云资源的补充,可以缓解由于私有云资源局限性带来的算力不足问题;并通过建立双层Stackelberg博弈来解决计算卸载问题.对公有云、私有云以及用户的策略和收益进行了分析,求出了各参与人的最优策略,证明了双层博弈的纳什均衡解的存在性及唯一性.仿真结果和分析也验证了基于双层Stackelberg博弈的计算卸载方案的可行性,且相较基于单层Stackelberg博弈的卸载方案更高效,更适合可扩展的边缘计算的环境.

基于Stackelberg博弈定价的电力需求响应激励方法

结合多租户数据中心的特点,通过考虑多租户数据中心的电力定价问题提出一种基于非线性规划的高效激励定价方法。建立需求-响应模型,及其相关的成本和收益函数;为反映需求方与响应方的定价交互,采用Stackelberg博弈进行建模,证明了该模型下纳什均衡点的存在性;基于非线性规划方法求解最优得到纳什均衡点,即满足需求方成本最低和响应方利益最大化的目的。将设计的方法与其它经典的最优化方法进行比较,实验结果表明,提出方法能获得最佳的电力定价,达到需求响应方共赢的目的,时间复杂度低。

基于Stackelberg博弈的公共停车场停车收费定价模型构建

为了全面考虑停车收费定价对私家车出行者、停车场运营者、交通管理者三方停车参与者的影响,本文基于Stackelberg博弈构建了三方参与者共同决策的停车收费定价模型。引入效用理论分析三方参与者在停车收费定价中的行为特征,分别建立私家车出行者停车行为选择模型、停车场运营者运营利润模型和交通管理者社会负效用模型。针对三方参与者之间的交互关系,从博弈论角度分析三方参与者之间的相互影响,引入停放饱和度和道路饱和度作为新的停车收费定价影响因素,建立基于三方博弈下的停车收费定价模型并设计求解算法,并用咸阳市两个公共停车场的实测数据对停车收费定价模型进行求解。结果表明:当算例中的两个公共停车场收费费率分别为4.5元/h和3.9元/h时,停车需求为303个,私家车出行者的总出行成本之和为12999.41元,总运营利润之和为6902.17元,公共停车场的停放饱和度与期望值差距之和最小为0.35,周边道路的饱和度与期望值差距之和最小为1.51,为三方博弈下各利益主体间利益矛盾最小的停车收费定价方案。公共停车场停车收费定价模型可为公共停车场综合考虑三方主体需求制定停车收费策略提供参考。

基于动态博弈模型的多水源-多用户水价定价机制研究——以义乌市为例

水价是促进水资源合理配置的一个重要杠杆,关系到经济社会的健康发展,科学合理制定水价是实现健康有序发展的核心。当前我国水价的制定由于核准机制难以统一、成本形成时间不同、多水源-多用户的科学比价关系尚未建立等原因难以解决复杂的水资源配置问题。为推进分质供水和再生水利用,实现优质优价,发挥水价机制在多水源配置中的调节作用,建立科学合理的多水源-多用户均衡水价体系势在必行。本文从水价定价市场化的视角出发,充分考虑了多水源市场的供需状况、供求主体和其地因素在多水源定价过程中的作用机理,并以义乌市为例,构建地方政府、供水企业与用水户分别居于主导的Stackelberg博弈模型,对比分析了3个主体在不同情况下的均衡价格与收益。结果表明:在用水户占主导的情况下,多水源水价价格最低,供水企业占主导地位的情况下,总体收益最高,得到的价格体系为水库水-居民用户5.63元/m^(3),水库水-非居民用户6.20元/m^(3),水库水-特种用户6.21元/m^(3),河道水-非居民用户3.34元/m^(3),再生水-居民用户2.95元/m^(3),再生水-非居民用户3.06元/m^(3)。此价格体系可以实现供水企业盈利合理、用水户支付合理和水资源配置合理的均衡目标,为实现水资源市场化定价提供理论依据,同时为这一领域的后续研究提供思路参考。

计及能源交易下基于纳什议价模型的多微网合作博弈运行优化策略

以能源交易为背景,针对多微电网合作中的运行优化问题,提出了基于Nash议价模型的合作博弈策略,旨在实现微电网之间的合作,以最大化整体利益,同时考虑能源交易和成本优化。首先,将各微电网视为博弈参与者,构建了基于Nash议价理论的多微电网合作博弈模型,通过选择能源交易策略和运行策略来影响其能源成本和效益。其次,采用交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解此多参与者优化问题,通过将原问题分解为子问题并引入乘子变量来实现迭代求解。最后,在每次迭代中,各微电网根据其局部信息更新能源交易和运行策略,并利用乘子变量进行信息交换和博弈协调,以达到全局一致性。结果表明,该策略在多微电网合作中能够实现整体性能的提升,有效促进了可再生能源的消纳水平,平衡了各参与者的利益,同时降低了能源成本。