航空公司市场竞争定价博弈模型

利用产品差异化理论和博弈理论，在传统的豪泰林定价模型基础上，建立了航空公司市场竞争定价博弈模型，分析了旅客类型以及航空公司需求情况，证明了在旅客对价格极其敏感的情况下，这种博弈不存在纯战略均衡。     

（大Q）经营质量管理工具简介＊（Ⅰ）——博弈、决策及Nash均衡

1.博弈 效用 Utility 博弈的英文是Game,即游戏。博弈的参与者可以有多种“行为（action）”。每一种行为的结果。使博弈的参与者满足的程度叫“效用”,效用有的可以折算成“钱”,一种简单的办法是用钱度量效用。例如，银行存款年利率为2．4％，则行动“存100万元一年”的结果是：效用为年利息2．4万元。但效用有主观性，很多情况不正比于钱。     

（大Q）经营质量管理工具简介（Ⅲ）——博弈、决策及Nash均衡

9．动态博弈 像下棋这样的典型博弈，博弈的参与者不是同时选择行为，而是先后依次进行行为选择．在参与者选择本次行为前，已得知对方以前的行为。这叫“动态博弈”，显然动态博弈的类型和解决办法要复杂得多。     

基于竞争环境下的舱位控制博弈模型分析

近年来,收益管理已然成为航空公司增加收益的重要手段,而收益管理模型也已广泛应用。在收益管理舱位控制的研究中,大部分是采用静态或动态建模的方法,针对某一个航空公司进行分析,而对竞争环境下的博弈模型的研究较少。本文在前人研究的基础之上,分析我国航空运输市场,给出一个舱位等级和多个舱位等级情况下的竞争博弈模型,通过对模型的分析可以得出影响舱位控制的因素。     

基于自博弈深度强化学习的空战智能决策方法

空战是战争走向立体的重要环节,智能空战已经成为国内外军事领域的研究热点和重点,深度强化学习是实现空战智能化的重要技术途径。针对单智能体训练方法难以构建高水平空战对手问题,提出基于自博弈的空战智能体训练方法,搭建研究平台,根据飞行员领域知识合理设计观测、动作与奖励,通过“左右互搏”方式训练空战智能体至收敛,并通过仿真试验验证空战决策模型的有效性。研究结果表明通过自博弈训练,空战智能体战术水平逐步提升,最终对单智能体训练的决策模型构成70%以上胜率,并涌现类似人类“单/双环”战术的空战策略。     

基于竞争博弈的多目标可靠性优化设计方法

针对目标权重选取的主观性问题,提出基于竞争博弈进行多目标可靠性优化设计的方法。首先,将各设计目标视为不同的博弈方,通过随机设计变量集映射（RDVSM）技术,将优化模型中的随机设计变量集分解为各博弈方所拥有的策略集;然后,各博弈方以自身收益为目标,结合性能测量方法在各自的策略集中进行单目标可靠性优化设计,并由所有的优化设计结果形成一轮博弈的策略组合;经过多轮博弈之后得博弈均衡解。压力容器和齿轮减速器2个案例的分析表明,所提方法有效避免了目标权重的选择,设计结果具有较高客观性。      

基于合作博弈论的水下声传感器网络

声学传感器节点之间的合作面临声学信道故障、声学信号的长传播延迟、有限带宽和连接丢失等挑战,成为水下探索和海底监测研究中的关键问题。在节点合作中,可以利用合作通信博弈改善节点之间的合作问题。首先,介绍了水下声传感器网络中影响合作的各种因素,围绕水下通信的可靠性、能耗性、安全性等方面,提出水下合作的分类,并且从不同的角度研究了用于水下声传感器网络的各种合作技术;其次,通过回顾博弈论在节点相互合作中的应用,分析了不同的合作博弈方法,比较了它们在不同指标上的性能;最后,介绍了水下声传感器网络的开放性问题和未来研究方向。     

基于博弈交叉效率DEA的装备设计方案评审

基于数据包络分析构建了可以处理效益型、成本型和固定型3种类型指标的多属性综合评价方法.通过引入交叉效率以使评价对象自评与互评相结合,解决了数据包络分析用于多属性综合评价时评价标准不一致的问题;在此基础上,通过引入博弈交叉效率,采取在其它评价对象提升自身效率的同时,被评对象也不断改善效率的策略,弥补了数据包络分析用于多属性综合评价时评价结果不唯一的缺陷,并提升了评价结果的区分度和合理性.通过算例对该方法进行了验证,并将该方法应用于装备设计方案评审,结果表明其能够较好的解决方案的评价排序和择优问题.     

特大型工程项目评价的现代思维

NPV法作为工程项目评价的方法已被越来越多决策者所质疑,特别对于具有极其复杂的社会内涵价值的特大型工程项目,用NPV法来评价时存在诸多缺陷。为弥补传统评价方法的不足,也为提高特大型工程项目评价质量,一种更加贴近现实环境的工程项目评价方法亟待建立。文章以期权博弈理论为基石,结合风险规避和互动公平理论对工程项目进行评价,并在此基础上提出面对特大型工程项目评价的互动评价原则。     

改进目标收益函数的无人机集群空地对抗模型

无人机集群作战已成为一种新兴作战模式。面对日益错综复杂的战场环境,无人机集群对抗博弈是一个重要的研究方向。本文以无人机集群空地对抗为背景,研究无人机集群的对抗博弈过程。分析战场态势的关键因素,通过空间状态矩阵表征战场态势,基于战场态势的动态变化提出自适应权重的经验表达式,并以此给出博弈双方的动态目标收益函数,建立非完全信息下的无人机集群空地对抗博弈模型。仿真验证了自适应权重的合理有效性。本研究为无人机集群空地对抗的动态决策提供了一种新方法。