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网络演化博弈的策略一致性

山东大学学报（理学版） 2015年第11期50卷 113-118页

作者：葛美侠李莹赵建立邢海云聊城大学数学科学学院山东聊城252056

研究了网络演化博弈达到稳定状态时的一种策略形式。根据策略更新规则,利用矩阵的半张量积方法把网络演化博弈表示为离散时间k-值逻辑动态系统,并通过研究k值逻辑网络分析网络演化博弈的动态行为。给出了网络演化博弈策略一致性的充要条... 详细信息

研究了网络演化博弈达到稳定状态时的一种策略形式。根据策略更新规则,利用矩阵的半张量积方法把网络演化博弈表示为离散时间k-值逻辑动态系统,并通过研究k值逻辑网络分析网络演化博弈的动态行为。给出了网络演化博弈策略一致性的充要条件,为继续探讨网络演化博弈的其他性质提供了理论依据。

关键词：网络演化博弈矩阵的半张量积策略更新规则策略一致性

复杂网络与进化动力学共演化下的博弈机制研究

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复杂网络与进化动力学共演化下的博弈机制研究

作者：王磊天津理工大学

学位级别：硕士

博弈论是一门研究具有对抗性的交互活动中理性参与者决策行为的科学。自然界及人类社会中几乎所有交互行为背后都有博弈论的原理。在博弈过程中，参与者唯一的目标是追求个体收益最大化。依据进化论的自然选择理论，相对于背叛者，合作... 详细信息

博弈论是一门研究具有对抗性的交互活动中理性参与者决策行为的科学。自然界及人类社会中几乎所有交互行为背后都有博弈论的原理。在博弈过程中，参与者唯一的目标是追求个体收益最大化。依据进化论的自然选择理论，相对于背叛者，合作者在自然选择中处于不利地位。这使得合作行为的普遍存在成为困扰研究者的难题。演化博弈理论为理解合作行为提供了一个新视角，尤其是空间和复杂网络上演化博弈的研究使人们对真实系统中合作行为的出现和传播有了更进一步的理解。复杂网络上的演化博弈是目前演化博弈理论研究的热点问题之一。复杂网络上的演化博弈由三个要素构成，分别为博弈模型、策略更新规则和网络模型。复杂网络与演化博弈主要通过以下方式结合：网络中节点代表参与者;网络中的边代表其两端的节点之间的邻居关系。网络中的博弈过程按如下方式进行：首先，网络中节点根据博弈模型与邻居进行博弈并积累收益;每轮博弈完成后，依据策略更新规则相互学习、更新策略;最后，重复以上过程，直至参与者策略分布稳定。论文首先介绍了博弈论的发展与研究现状、复杂网络的基础知识及计算机仿真理论与技术。然后针对更新规则和网络结构两大要素进行研究，并取得以下创新性的研究成果： 1)探讨了Moran、无条件模仿和复制者动力学三种更新规则分别作用于网络中时，雪堆博弈中合作率的演化;进一步打破现有演化博弈研究中单一更新规则的思维定式，将Moran和Fermi两种规则同时用于规则网络中，节点以可控的概率随机选择并使用其中一种规则。研究发现更新策略的变化对合作率有显著影响。 2)研究了公共物品博弈模型的共演化行为，使用进化优先选择连接机制作为网络结构与博弈演化过程间沟通的桥梁，使网络中的博弈过程影响网络拓扑结构，拓扑结构的改变又促进博弈演化中合作水平的提高。研究表明，通过共演化机制，网络结构呈现出类似现实网络的异构、无标度和小世界特性。同时，合作行为也得到了极大的促进。 3)提出了一个新的网络演化博弈模型——进化淘汰再生模型。模型抽象出真实个体社交过程中趋利避害的行为模式，表现差的节点会被渐渐孤立，进而淘汰并由新生节点取代。此模型提供了一种使博弈游戏和网络结构共演化的机制，博弈过程驱动网络结构的变化，使规则方格渐渐演化为具有无标度和小世界特性的网络。同时，网络结构的变化促进了合作者群簇的生长，提高了其稳定性，进而提升全局合作水平。

关键词：演化博弈策略更新规则复杂网络合作水平共演化机制

基于偏好的博弈学习与复杂网络的共演化机制的研究

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基于偏好的博弈学习与复杂网络的共演化机制的研究

作者：侯彩芳吉林大学

学位级别：硕士

21世纪是互联网的时代,科学技术的蓬勃发展,使得人类社会飞速的前进着,自然界和社会中存在的各种各样的系统也逐渐趋向于复杂化,由于这些复杂系统都可以抽象成复杂网络来研究,因此对复杂网络的研究也变得更有意义。通过对复杂网络的研究... 详细信息

21世纪是互联网的时代,科学技术的蓬勃发展,使得人类社会飞速的前进着,自然界和社会中存在的各种各样的系统也逐渐趋向于复杂化,由于这些复杂系统都可以抽象成复杂网络来研究,因此对复杂网络的研究也变得更有意义。通过对复杂网络的研究,可以帮助人们更好地了解社会中这些复杂系统的演化规律,更方便地去适应社会生活。自然界中,人类之间存在交互关系,动物之间存在捕食与被捕的关系,等等,这类关系即是博弈。博弈论是研究相关个体在相互作用时选择不同行为及会产生的影响的理论,个体在博弈中的目的是利益最大化。通过将博弈论与动态演化相结合,便产生了演化博弈理论,个体在博弈过程中会不断地学习并修改自己的策略以获得更高的利益,对博弈论的研究可以帮助我们更好的理解社会中出现的合作现象。目前,对于复杂网络上的演化博弈的研究已经掀起了一股研究热潮,随着研究的深入,复杂网络的模型越来越接近真实网络,博弈模型也越符合于实际。复杂网络上的演化博弈模型将网络中的节点视为参与者,边视为参与者间的联系,只有有边相连的个体间才可以博弈。个体间通过博弈而获得收益,收益的改变会使个体有选择的增加或减少邻居,导致网络结构的变化;网络结构的变化又会影响个体的博弈过程,从而影响个体的收益与博弈学习过程,因此,网络结构与基于偏好的博弈学习是一种互演化的关系。通过对这种共演化关系的研究,可以帮助我们更好地理解社会中个体交互的复杂性。本文中首先构建了一个基于演化博弈的复杂网络模型,初始网络采用小世界网络,且网络中的节点都具有偏好向量的属性;演化过程中,会有新节点加入,采用优先连接的方式为新节点加边;同时个体会在学习概率?下进行偏好学习,并根据调整概率?进行网络调整。对于收益值的计算,当双方所选策略相同时,收益值为协调博弈中博弈成功时的收益,所选策略不同时,由收益比例?控制博弈的收益;策略选取时,优先考虑了纳什均衡点,生成了一种基于纳什均衡的博弈模型,并与传统的基于策略选择函数的博弈模型的演化结果进行了对比分析,从理论和实验数据两方面证明了我们考虑纳什均衡的博弈模型是更接近于现实网络的。根据计算机仿真结果得出:基于策略选择函数的博弈模型的度分布类似BA无标度网络,服从幂律分布;平均度随网络的演化呈先快速增长,后缓慢下降,最终趋于平稳的趋势;平均收益与模块性都有一个快速增长的阶段,随后保持稳定。对于基于纳什均衡的博弈模型,其度分布接近于真实网络Facebook;平均度随网络的演化逐渐增加,平均收益较基于策略选择函数的博弈模型能更早的达到均衡;模块性小的基于纳什均衡的博弈模型,更能反映真实网络中个体之间不能完全分类的特性。对于网络中涉及到的参数,如博弈学习参数,网络调整参数以及收益比例参数,都是当值大于0.5后,对网络中演化结果的影响将不再明显。策略空间集k的增大,会使基于策略选择函数的博弈模型的模块性增大,而基于纳什均衡的博弈模型的模块性随策略空间集k的增大而减小。根据本文所得出的结论,我们认为考虑纳什均衡点的博弈模型更接近于真实网络,即我们所做的修改是实用并且有必要的。

关键词：复杂网络演化博弈偏好向量策略更新规则共演化机制

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不完全信息演化博弈在养老保险缴费中的应用

不完全信息演化博弈在养老保险缴费中的应用

作者：王艳彬哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在经典博弈论中,参与者总是被假定为完全理性,有足够的分析能力且自私的个体。但是在现实生活中,这个假设几乎是无法达成的。于是人们提出了演化博弈论,将传统博弈中的静态分析变成了一个动态的、不断演化的过程。在这个动态的演化过程... 详细信息

在经典博弈论中,参与者总是被假定为完全理性,有足够的分析能力且自私的个体。但是在现实生活中,这个假设几乎是无法达成的。于是人们提出了演化博弈论,将传统博弈中的静态分析变成了一个动态的、不断演化的过程。在这个动态的演化过程中,参与者通过不断地学习他人来使自己可以获得更多的收益,这要求参与者可以掌握对手的收益信息。可是在现实生活中,多数情况下参与者是无法获得对手的全部信息的。本文首先对传统的行为策略空间进行了更新,将其划分成了四个部分。然后为解决当前被广泛使用的集中策略更新规则无法在不完全信息条件下的演化博弈中使用的问题,本文提出了一种新的策略更新规则,以个人在不同策略下的历史平均收益为依据对下一次博弈时的行为策略的被选择概率进行调整,从而达到优化策略的目的。本文以囚徒困境为对象分别对BA无标度网络、WS小世界网络、ER随机图三种单一网络构型以及异质网上的演化博弈进行了研究与分析。比较了在新的策略更新规则作用下,不同网络构型、网络规模以及网络平均度对博弈行为的影响。最后将这一策略更新规则应用于养老保险的缴费博弈当中,对养老保险缴费行为进行研究。分析了不同的工资水平、惩罚倍数、抽查比例以及核查准确率对养老保险缴费行为的影响。

关键词：养老保险演化博弈不完全信息策略更新规则

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空间网格上基于雪堆模型的合作演化机制研究

空间网格上基于雪堆模型的合作演化机制研究

作者：张娟娟天津理工大学

学位级别：硕士

演化博弈理论属于一门交叉学科，与人们的经济、生活等密切相关。近年来演化博弈理论的研究受到国内外广大研究学者的高度关注，并且已经取得了许多显著的研究成果，能够很好的解决现实网络中的一些难题。为了寻找更符合社会群体中各种... 详细信息

演化博弈理论属于一门交叉学科，与人们的经济、生活等密切相关。近年来演化博弈理论的研究受到国内外广大研究学者的高度关注，并且已经取得了许多显著的研究成果，能够很好的解决现实网络中的一些难题。为了寻找更符合社会群体中各种不均衡形态的演化机制，深入挖掘真实系统中合作涌现的内在因素，需要深入研究空间博弈在复杂网络上的演化。随着众多研究学者的深入探究，演化博弈能够为人们的社会生活中的一些复杂难题提供理论支持和解决思路，进而为自然科学、社会科学领域和工程设计等的研究提供有力的理论支持。论文首先简要分析了国内外进化博弈理论的相关研究进展，接着介绍了经典的博弈模型，以及纳什均衡、网络模型、策略更新规则等博弈理论的相关知识。然后基于上述理论基础，论文主要从三个方面开展了基于雪堆模型的合作演化机制研究：（1）研究了加权的空间演化博弈模型。空间网格上的每个节点代表参加博弈的个体，网络中的连线或者边表明两个个体之间有相互作用或影响关系。本文首先考虑了个体之间的异质性和非对称的相互作用或影响，在传统博弈模型的基础上，引入加边权机制，比较了权重分布服从均匀分布、幂律分布、指数分布这三种情况下的群体合作水平，发现在适度的损益比条件下，权重分布越不均匀，即网络的异质性越强，越有助于促进个体之间的合作行为。（2）分析了邻域大小对合作行为的影响。在空间网格上，每个节点周围与其相连的节点就是该节点的邻居，鉴于大多数研究考虑的是冯·诺依曼近邻，即距离最近的4个邻居。本文考虑将邻域扩大，仿真实现了8、24、48、80个邻居下的空间雪堆演化博弈，分析邻域大小对群体合作行为的影响，研究发现合作水平并不总是随着邻域的增大而提高，它还受到损益比的影响。当损益比较小时，相比于4邻居的博弈，邻域的增大没有促进合作水平;而当损益比较大时，随着邻域的增大合作水平得到明显提高。（3）探讨了作用邻域和学习邻域分离对群体合作行为的影响。每个个体和其邻居博弈并计算收益后，会根据和其邻居收益的差异，按照一定的规则模仿或者学习邻居的策略，作为自己下一轮的策略。由于现实生活中，个体可能会模仿与其没有直接关系的个体，本文把作用邻居和学习邻居分离开来，研究对博弈群体中合作行为的影响。数据仿真结果表明，作用邻域和学习邻域分离能够显著影响规则网格上个体之间的合作行为，邻域太大或者太小在某种程度上并不会促进甚至抑制合作的演化;与作用邻域和学习邻域IN=LN=4的标准情况相比较，适中的邻域范围有助于维持个体间的合作。

关键词：演化博弈囚徒困境雪堆博弈策略更新规则合作水平空间网格

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基于拥塞博弈的多无人机自主侦察任务规划

兵工自动化 2020年第7期39卷 45-51页

作者：赵玉亮宋业新康丽文海军工程大学基础部武汉430033 海图信息中心天津300450

为解决通信中断时多无人机自主侦察任务规划的问题,提出一种基于拥塞博弈的分布式任务规划方法。根据问题场景给出各无人机的侦察收益函数以及各子区域的社会福利函数,基于拥塞博弈,建立多无人机自主侦察拥塞博弈模型,验证纯纳什均衡的... 详细信息

为解决通信中断时多无人机自主侦察任务规划的问题,提出一种基于拥塞博弈的分布式任务规划方法。根据问题场景给出各无人机的侦察收益函数以及各子区域的社会福利函数,基于拥塞博弈,建立多无人机自主侦察拥塞博弈模型,验证纯纳什均衡的存在性,给出多无人机自主侦察拥塞博弈的无政府状态代价和稳定状态代价的界限,设计一种具有性能保证并且易于实现的策略更新规则,并通过蒙特卡罗方法进行模拟仿真实验。仿真结果验证了该模型的适用性和策略更新规则的有效性。

关键词：多无人机自主侦察通信中断拥塞博弈纳什均衡无政府状态代价稳定状态代价策略更新规则