基于奖惩机制的智猪网络演化博弈的分析与控制

摘要

本文利用矩阵的半张量积方法, 研究了基于被动和主动奖惩机制的智猪网络演化博弈的分析与控制问题. 主要研究内容如下: 1. 研究了基于被动奖惩机制的智猪网络演化博弈的代数化与优化. 为基于被动奖惩机制的智猪网络演化博弈动态过程建立了构造其代数形式的算法, 并给出该博弈始于任意策略局势(除全背叛局势)的演化动态收敛到全合作状态的充分必要条件.通过讨论奖惩参数对整个网络的最终合作水平的影响研究该博弈的优化问题, 得出了使得博弈动态的收敛域中元素个数最大化的奖惩参数的取值范围. 2. 研究了基于主动奖惩机制的智猪控制网络演化博弈的动态过程. 分析了演化过程全局收敛到全合作的均衡状态的充要条件并设计出了相应的控制序列, 给出了在一系列控制下使得演化动态达到全合作的初始状态的选取方法, 简单讨论了奖惩参数对确定控制网络的合作水平的影响.

目录

声明

前言

第一章 预备知识

1.1 矩阵的半张量积

1.2 网络演化博弈

第二章 基于被动奖惩机制的智猪网络演化博弈的代数化和优化

2.1 模型描述

2.2 演化动态过程的代数化

2.3 网络演化智猪博弈的优化

2.4 数值例子

2.5 结论

第三章 基于奖惩并举策略的智猪控制网络演化博弈的动态分析

3.1 模型描述

3.2 最终合作水平分析

3.3 数值例子

3.4 结论

第四章 总结与展望

4.1 全文总结

4.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文