基于三方演化博弈的民用航空安全监管研究

从民用航空运输安全需求出发,建立了民航监管机构、航空公司、旅客的三方演化博弈模型,分别分析了不同情境下各参与主体的稳定演化策略。研究结果表明：当航空公司选择不违规策略的概率提高时,监管机构选择严格监管的趋势逐渐放缓;当航空公司选择违规策略的概率较大时,旅客开始不会选择该航空公司出行,但由于选择其他方式或者其他航空公司出行的成本逐渐增加,超出旅客心理承受能力,旅客又被迫选择该航空公司出行;航空公司的策略选择与监管机构的惩罚力度有关,当监管机构加大对违规航司的惩罚力度时,能更快地敦促航空公司趋向不违规进行生产活动,但是,惩罚应该设置一个上限,过高的惩罚会导致航空公司难以达到演化稳定状态。     

失效卫星姿态接管的并行学习合作博弈控制

针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络（NN）权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。     

基于混合战略均衡双寡头航空公司定价博弈研究

利用产品差异化理论和博弈理论,建立了双寡头航空公司市场竞争定价的不完全信息静态博弈模型,假定双方经营相同航线、选择相同机型、面临相同旅客,而在产品价格和服务水平方面存在差异性,在文献【1】中证明了这种博弈不存在纯策略均衡,按照纳什均衡解存在性理论,对混合战略均衡进行求证,得出结论：双方价格和服务水平的大小关系一致时,其市场份额和期望利润的关系与之相同;双方两因素关系随机变化时,其市场份额及期望利润同其变化程度有关,即结果不确定。     

基于多代理虚拟企业协同生产研究

本文设计了多代理的协商结构,从域的个体偏好和整体利益出发,阐明了代理推理和交互过程,以实现联盟内部的任务协作.同时给出了合作收益的市场分配与博弈分配方案,并对该方案的利益分配效果进行了初步的分析.     

基于多agent合作博弈的制造系统调度

针对有多个加工和装备设备的柔性制造系统,提出了一种调度方法.首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的agent.然后应用合作博弈理论,根据各agent重要性和装配约束获得agent的排序.以此顺序在机器上按照规则进行生产安排,故能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对算法进行了验证.     

金融生态与政府行为边界:进化稳定均衡解释

自“金融生态”一词提出后,学术界围绕金融生态进行了大量研究,并逐渐明晰了政府行为与金融生态之间的关系.文章采用进化博弈的方法对中央政府、地方政府和微观主体三者进行分析,认为三者之间是一个“选择”与“突变”的互动博弈,并据此界定了政府行为边界,从宏观、中观与微观三个层面找到优化金融生态环境的路径.     

基于博弈均衡分析的电子战战法

用定量分析的方法开发电子战战法是海军战役规划中必须解决的重要问题.借助仿真和博弈分析的混合方法,在博弈效用函数计算的基础上,构建基于识别真、假目标以及火力命中目标概率的二人非零和(TPNZS)非合作博弈模型来开发电子战战法,对一个典型的舰载导弹防空系统的初步研究表明:电子进攻与电子防御的战法分别为π*=(0,π*2,1-π*2)=(0.0000,0.5890,0.4110)和Δ*=(0.0000,0.0000,Δ*3)=(0.0000,0.0000,1.0000).     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

私营企业信贷问题的博弈分析

私营企业信贷问题的信息的非对称性使得企业信贷存在逆向选择和道德风险,也使得银行的"惜贷"现象无法消除.银行的"惜贷"和私营企业的违约是我国目前的信用制度不完善的情况下两主体动态博弈的结果,研究银行和私营企业的对策模型不仅对建立有效的金融机制和信用体系有重要意义,而且对私营企业的逆向选择和道德风险具有很大的防范作用.     

基于博弈的恶劣天气下航班路径分配研究

恶劣天气条件下,未起飞的受影响航班面临着重新规划飞行路径的问题。提出了恶劣天气条件下基于Stackelberg博弈的受影响航班路径SO-UE协同分配模型,旨在体现静态航路网络中空中交通管理者与航空公司在路径分配上的公平性。模型被表述为一个两阶段的完全信息动态Stackelberg博弈,在博弈中管理者采取全局最优策略而航空公司采取用户均衡策略。使用改进遗传算法以求解路径分配模型,并设置多组仿真场景进行实验。结果表明所提出的路径分配模型的Jain公平指数高达0.92,能够较好平衡空中交通管理者与航空公司的策略,均衡网络流量负荷,实现空中交通网络中航班路径的公平合理分配。