基于微分对策的临近空间飞行器机动突防策略

针对飞行器机动突防问题,基于微分对策理论对飞行器在攻防对抗中制导阶段的机动突防策略进行设计与分析。首先将攻防对抗问题转化为二人零和博弈问题,并设计了二次型目标函数;其次,考虑到飞行器计算能力不足的问题,采取了适当假设以得到博弈问题的解析解,便于实际应用;最后对该机动突防策略进行了仿真验证,结果表明在攻防对抗中制导阶段,飞行器采用微分对策制导律,相较于正弦机动不仅减少自身54.3%的能量消耗,而且增加了拦截器58.6%的能量消耗,将显著增加飞行器末制导段对抗突防能力。     

煤—电租的分成：一个电煤价格谈判模式

文章运用鲁宾斯坦轮流出价的谈判博弈理论,以电煤价格谈判为切入点,探讨了煤—电租的分成问题;以煤电双边垄断的纵向交易为例,构造了电煤价格谈判模型,指出在煤电纵向交易关系中,电煤供求关系、双方的耐心程度、市场势力都给双方的利益关系造成影响,因此,煤电企业必须在实际操作中更加重视这些关系。     

我国航空军品定价体制下的博弈及效率分析

根据我国航空军品现行的定价体制及定价过程,构建了一个抽象化的分析模型,以描述及分析现行成本加成定价体制下,市场参与各方的博弈行为及其对效率的影响.研究结果表明,在现行的成本加成定价体制下,制造企业有充分的动机虚增生产成本;上游企业的成本虚增不仅给本企业带来了好处,也为下游企业带来了利润贡献,下游企业有充分的动机去纵容上游企业的成本虚增行为;越是上游的企业其成本虚增行为对最终产品价格的影响效应就越大.针对发现的问题,最后提出了相应的政策性改善建议.      

基于分支深度强化学习的非合作目标追逃博弈策略求解

为解决航天器与非合作目标的空间交会问题,缓解深度强化学习在连续空间的应用限制,提出了一种基于分支深度强化学习的追逃博弈算法,以获得与非合作目标的空间交会策略。对于非合作目标的空间交会最优控制,运用微分对策描述为连续推力作用下的追逃博弈问题;为避免传统深度强化学习应对连续空间存在维数灾难问题,通过构建模糊推理模型来表征连续空间,提出了一种具有多组并行神经网络和共享决策模块的分支深度强化学习架构。实现了最优控制与博弈论的结合,有效解决了微分对策模型高度非线性且难于利用经典最优控制理论进行求解的难题,进一步提升了深度强化学习对离散行为的学习能力,并通过算例仿真检验了该算法的有效性。     

航空联盟中的博弈分析

在阐述联盟博弈含义的基础上,利用特征函数对企业多方合作决策的博弈过程进行分析.给出了航空联盟中核心的计算,说明了利用Shapley值计算航空联盟中分配的合理性,并举例对航空联盟的收益问题进行分析.     

基于博弈论的高空长航时无人机翼型多点优化

针对高空长航时无人机的特点和使用要求,采用多人博弈中的纳什平衡,结合下山单纯形算法,发展了一个可同时满足低速爬升的高升力和高速巡航的大升阻比要求的翼型多点设计方法。可根据设计变量对目标的影响程度,自动将设计变量动态划分给局内人,具有非常强的适应性。对NLF1015翼型的优化算例表明,可以同时改善翼型在多个设计点的性能,同时,与多目标遗传算法NSGA-II相比,此方法在计算资源和成本不大的情况下,取得较好的优化结果,可以应用在高空长航时无人机的翼型设计中。     

Optimal Power Management for Antagonizing Between Radar and Jamming Based on Continuous Game Theory

To solve the problem of dynamic power resource allocation for cooperative penetration combat,the continuous game theory is introduced and a two-person general-sum continuous-game-based model is put forward with a common payoff function named collaborative detection probability of netted radar countermeasures.Comparing with traditional optimization methods,an obvious advantage of game-based model is an adequate consideration of the opposite potential strategy.This model guarantees a more effective allocation of the both sides′power resource and a higher combat efficiency during a combat.Furthermore,an analysis of the complexity of the proposed model is given and a hierarchical processing method is presented to simplify the calculating process.Simulation results show the validity of the proposed scheme.     

基于基因算法与博弈论的气动高升力优化

A multi-objective evolutionary optimization method (combining genetic algorithms(GAs)and game theory(GT))is presented for high lift multi-airfoil systems in aerospace engineering.Due to large dimension global op-timization problems and the increasing importance of low cost distributed parallel environments,it is a natural idea to replace a globar optimization by decentralized local sub-optimizations using GT which introduces the notion of games associated to an optimization problem.The GT/GAs combined optimization method is used for recon-struction and optimization problems by high lift multi-air-foil desing.Numerical results are favorably compared with single global GAs.The method shows teh promising robustness and efficient parallel properties of coupled GAs with different game scenarios for future advanced multi-disciplinary aerospace techmologies.     

基于纯策略的灰矩阵二人有限零和博弈模型研究

运用灰色系统理论分析和研究了基于纯策略的灰矩阵二人有限零和最保守博弈决策问题。研究了灰博弈损益值矩阵的特性，构建了该问题的数学模型．提出并证明了该PI题的局中人各单方面和整体的灰矩阵二人有限零和最保守博弈决策有解的充分必要条件，提出了该问题解的灰鞍点概念。在此基础上，用该灰矩阵博弈理论来解决某单位冬季取暖用煤的采购决策问题，取得了良好效果。