基于不完全信息演化博弈模型的网络舆情传播羊群行为

以网络舆情传播过程中大部分人对事实不了解为前提,在这部分群体内构建基于不完全信息环境的两人对称演化博弈模型。提出了两人对称博弈矩阵来决定个体策略的选择,建立了复制动态方程说明不同策略群体比例的演化方向,演化时引入个体的记忆长度,根据设定的交互规则更新各自的观点值及记忆列表。仿真分析模型表明,在此环境中很容易产生羊群行为,群体内的个体都选择盲从并且观点保持一致。此外,羊群行为的集聚产生受多种因素影响,主要与采取分析策略的交互利益、成本系数以及记忆长度有关。本文对科学分析引导网络舆情的传播有一定实际意义。     

面向多样性与随机性的无人集群合作演化建模及仿真

针对无人集群协同作战中个体策略选择的多样性,以及外部环境扰动带来的策略更新随机性问题,提出了一种基于公共物品博弈的无人集群合作演化机制。分析无人集群自主协同中的多样性与随机性需求,引入公共物品博弈构建基于Moran规则的无人集群合作演化模型;理论推导与解析分析多样性与随机性对集群稳态频率和合作水平的影响;最后,仿真验证理论推导的正确性,并分析参数变化对集群合作行为的影响,据此给出无人集群作战中有效应对多样性与随机性的合理建议。相关成果为揭示无人集群作战中的多样性与随机性机理,实现相关理论向现实应用的转化提供了理论支撑与仿真依据。     

核危机博弈冲突消解图模型分析

核安全是国家安全体系的重要组成部分。针对博弈过程定量化分析方法的不足,调整冲突消解图模型分析方法并将其应用于核危机博弈分析。提出冲突消解图模型分析流程、相关定义和矩阵表示方法;以1969年爆发的中苏核危机为背景,基于历史数据构建核危机冲突模型,应用矩阵表示算法分析博弈状态演化过程;引入博弈政策和军事能力两类模型参数,调节参数进行博弈模型敏感性分析;应用联盟分析方法识别出可能存在的决策者联盟及其对国家关系演化的影响;根据模型数据分析结果,总结相关结论和决策参考。研究结果表明,冲突分析方法适用于核危机管控研究,采用与军事实力相匹配的策略在危机博弈演化中具有重要作用。     

博弈论在无线通信中的应用专题讲座(一) 第2讲 绿色无线通信中基于相关均衡的协同策略选择

文章首先简要介绍了非合作博弈理论的基本定义和性质,综述了运用非合作博弈理论来解决无线通信网络中资源管理等诸多问题的研究现状。在此基础上,探讨了在非合作博弈框架下,引入相关均衡的理论意义和实现途径。继而,文章以如何解决面向绿色无线通信网络的协同策略选择问题为例,从能量有效性角度提出了基于相关均衡的协同策略选择机制。面对分布式且颇具竞争性的绿色无线协同网络,相关均衡能在所建立的非合作博弈的框架下允许潜在中继节点之间某种形式的合作的模型化,从而激励潜在中继节点得到接近"合作的"博弈结果。理论分析和仿真结果验证了所提机制能在收敛性、Pareto最优性和max-min公平性等方面收效甚好。     

基于非合作博弈的动态人机系统功能分配法

在复杂多功能人机系统中,合理的人机功能分配非常重要.设计可靠的系统功能分配方法是对人机系统功能合理、高效分配的关键.基于非合作博弈的思想,将系统功能分配目标视为博弈方,运用模糊聚类算法将人机功能聚类,确定各博弈方的策略集,从而提出一种新的人机系统功能动态分配方法.并以民航运输机执行某次飞行任务下的系统功能进行分配为案例,验证了该方法的有效性.     

基于演化博弈的结构化无人集群协作控制方法

针对无人集群作战中的分工合作问题,提出了一种基于演化博弈的结构化集群协作控制方法.分析无人集群分工合作需求,基于演化博弈理论,构建结构化集群分工合作模型;在此基础上,理论推导模型的演化动力学过程及博弈均衡解,得出集群分工合作的形成条件;最后,以集群火力打击任务为想定,仿真规则图及一般拓扑上的集群策略演化过程,仿真结果与理论推导相印证,证明了模型方法的合理性与可行性,为相关理论向实际应用转化提供了初步和有意义的探索.     

PonderTalk网络策略模态冲突检测系统的研究

随着计算机网络异构化程度加剧,策略冲突已成为制约基于策略的网络管理(PBNM)技术实际应用的瓶颈。策略在描述上的不一致是导致策略冲突的主要原因之一,这类冲突被称为模态冲突。文章基于Pon-derTalk网络策略,针对模态冲突的不同类型提出检测算法,并将其整合为冲突检测系统。实验证明该系统是有效、可行的。     

基于EG-SD的军事安全策略博弈演化模型

针对军事安全问题博弈对局影响因素多、策略预测难的问题,构建演化博弈论和系统动力学相融合的军事安全策略博弈演化模型,分析军事安全博弈的稳定策略,剖析态势稳定性形成的内在规律.实例仿真结果表明:两类群体局中人选择积极策略的初始概率对最终稳定策略有较大影响,仿真结果与东北亚核安全问题博弈的实际相符,模型具有一定的有效性和实用价值.     

基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。     

基于威胁建模的多航迹规划算法

针对飞行器多航迹规划问题,首先为飞行器进行威胁建模,以此构建航迹规划的基本代价函数,使用引入排挤策略的K-均值聚类方法,将航迹依照其空间分布划分成多个相异种群,有效地保持了解的多样性,使航迹在空间离散度高,与粒子群算法相结合提高了求解效率,实现了算法的自适应。仿真结果表明,该算法能够为飞行器快速规划出多条航迹,克服了人工规划的主观性,满足实际作战中预航迹规划的需求。     

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构，因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序，可以稳定社区发现结果，节点的聚类系数是一个与节点相关的值，使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值，可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试，实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区，并具有可接受的时间效率和算法复杂度。     

基于互冲突量和自冲突量分析的证据聚类方法

从证据自身的描述形式出发,充分利用证据之间的冲突程度,对证据的聚类问题进行系统的分析。在对证据互冲突量和自冲突量进行详细定义的基础上,建立了证据聚类准则,进而提出了基于互冲突量和自冲突量的证据聚类方法。该方法具有良好的处理效果,且计算复杂度小,便于编程实现,是一种简便实用的快速聚类方法。实例验证了方法的有效性和可行性。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。     

装备研制项目风险网络节点重要度评估

装备研制过程充满了各种不确定性因素,导致风险丛生。为有效管理装备研制项目的风险,确保装备研制项目的顺利完成,需要不断创新风险管理方法和手段。通过提取装备研制项目风险因素,采用解释结构模型法(ISM)构建风险网络结构,基于网络结构确定各节点的节点度、聚类系数和介数,基于DEMATEL方法确定节点中心度,构成四维评估参数,通过熵权集结上述参数,实现对风险网络节点重要度的评估。从多维度考察风险因素的重要度,能得到更为客观的评估结果,研究结论为基于重要节点的杠杆式风险控制策略的制定提供了决策参考。     

装备研制协同创新演化博弈分析

在装备研制阶段,创新群体往往不是完全理性的,博弈结果也不能通过一次性的静态博弈来实现,需要进行多次的动态博弈最终形成创新群体的稳定策略。通过设置参数、明确策略集合,构建了装备研制阶段协同创新演化博弈模型,得出群体协同创新的演化稳定策略;最后,通过进行参数分析,从4个方面得出相关的对策建议。     

军民融合产业创新集群的形成

在军民融合发展战略与创新驱动发展战略深入推进进程中,军民融合产业创新集群成为军民融合产业发展的重要创新形式,其形成问题研究更是对其发展与演化具有重要影响。以军民融合产业创新集群的内涵着手,通过刺激—反应模型与演化博弈模型,分析其形成过程与促进措施。研究表明,军民融合产业创新集群作为复杂适应系统,创新主体的适应性能力及其内在关系是集群形成的关键所在;为使合作创新行为成为演化博弈的稳定策略,从合作创新能力系数和合作创新成本、拥有的创新资源以及政府资金支持三个方面剖析集群形成的促进作用,对军民融合产业创新集群的发展与演化研究奠定基础。     

基于SDN的分布式无线网络架构及控制器配置策略

基于单一控制器的SDN架构容易导致无线网络性能受到影响,尤其针对高动态无线网络,将大幅降低其健壮性和鲁棒性。鉴于此,提出了一种分布式软件定义网络架构(Distributed Software Defined Wireless Network,DSDWN),该架构是基于完全分布式和分层式SDN思想提出的,包括主从控制器和事件传播系统,在该架构下提出了控制器系统的配置策略和主控制器的选择策略。仿真验证表明,提出的控制器配置策略在时延方面优于贪婪算法和聚类算法,更适合高动态无线网络环境;基于多目标优化的主控制器选择策略,优化了网络链路连接时长、总时延及节点资源,降低了路由开销。     

均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

基于超网络的作战体系演化模型构建方法

作战体系建模是体系对抗分析和体系能力水平度量的基础,分析了作战体系的网络特性,引入与作战体系网络具有天然契合性的超网络理论,提出基于时序的作战体系超网络描述方法,根据作战体系网络特性提出局域空间点超度择优演化机制;提出基于网络连通率的体系抗毁性指标,并结合复杂网络理论分析超网络节点距离的计算方法,提出基于网络距离的体系时延效率指标.最后,引入一则空战体系网络示例,将所提出演化机制与随机演化机制进行对比分析,仿真结果验证了演化机制的有效性和合理性,对装备体系演化建模与动态优化具有重要指导意义.