非对称Colonel Blotto博弈模型下的多信道功率分配抗干扰

针对智能干扰条件下传输速率固定的通信系统多信道功率分配问题,建立了非对称Colonel Blotto博弈模型。在完全信息条件下,推导出了各种功率预算约束下通信方和干扰方的等效单信道最优功率分配策略,进而证明了通信方和干扰方存在唯一混合纳什均衡策略,并求得了纳什均衡收益。基于等效单信道最优功率分布,提出了一种多重扫描直接列元素交换算法,可以快速构建多信道混合功率分配矩阵,且相比于线性规划方法,可适应更多的信道数和更广的功率分布范围。通过数值仿真,验证了所提多信道混合功率分配矩阵构造算法的有效性及多信道功率分配策略的最优性。     

基于信号博弈的网络主动防御研究

针对现有被动防御方式难以有效确保军事信息网络安全的问题,从信号伪装的角度对军事信息网络的主动防御进行研究,提出了一种最优伪装信号选取方法。在分析军事信息网络攻防对抗的基础上,基于信号博弈理论对网络攻防过程进行建模;提出了网络攻防收益量化方法;在精炼贝叶斯纳什均衡分析的基础上,设计了最优伪装信号的选取算法。通过实验验证了方法的合理性和可行性,为军事信息网络安全防御提供了一种新的思路。     

攻防博弈下的Ad hoc网络风险预测

利用博弈论原理,分析Ad hoc网络入侵防御系统与攻击者之间的攻防过程,建立了多阶段动态博弈下的网络风险预测模型。综合考虑Ad hoc网络不同节点与不同攻防措施对网络风险影响的差异性,量化攻防效用矩阵;通过求解纳什均衡,得到攻防双方最优混合策略;根据风险值求解算法,预测攻防平衡下的网络风险值。仿真实验表明,该模型和算法切实可行,对提升Ad hoc网络安全有一定参考价值。     

微分博弈在无人机集群攻防中的应用研究

为了解决传统微分博弈理论的局中人规模受限问题,针对固定翼无人机目标-攻击-防御三方集群对抗场景,提出了一种基于微分博弈的集群攻防决策算法。该集群攻防决策算法利用基于Dubins路径价值函数的拍卖算法将集群攻防对抗问题解耦为目标-攻击者-防御者三方微分博弈问题,并且融入载体坐标系转换以及自动驾驶仪控制模型等约束,实现三维空间中以加速度为控制输入的集群决策,为等规模三方集群对抗问题提供协同决策控制。仿真实验结果证明,提出的集群攻防决策算法对于多种规模的无人机集群均能生成攻防角色对应的决策控制,实现包括目标-攻击-防御三种角色的三方集群攻防空战决策,在优化个体决策的同时,兼顾集群内无人机间的协同性。     

基于完全博弈的Ad hoc网络风险评估

利用博弈论原理,从Ad hoc网络节点资产、攻击的检测率和误检率等方面对攻防双方不同策略进行综合量化,建立了攻防博弈下的Ad hoc网络风险评估模型。给出了纳什均衡求解算法和网络风险评估算法,通过求解攻防双方最优策略组合,得到攻防平衡状态下的网络风险评估值。通过仿真实验,证明网络风险值与攻击检测率、误检率和节点资产之间的关系符合实际情况,且评估算法操作简单,较其他评估模型更加客观准确,对提升Ad hoc网络安全具有一定参考价值。     

一种基于纳什议价解的自组网时隙分配策略

自组网中的分布式多节点资源分配问题为NP完全问题,一般采用启发式算法进行协议设计,缺少严格的数学证明.基于博弈与纳什议价解理论,提出了一种分布式动态时隙分配策略,并通过严格的数学推导,证明了自组网中不同节点之间的时隙竞争问题存在纳什议价解,为自组网中分布式动态时分多址信道访问控制协议的设计提供了理论依据.     

政府采购委托代理道德风险的博弈研究

政府采购中采购人与采购代理机构的关系实质上是一种委托代理关系。由于二者之间信息不对称,采购的不确定性,契约的不完全,导致这种委托代理关系产生道德风险。对道德风险进行博弈分析,纯战略下得不到均衡解。因此,引入混合战略,建立政府采购委托代理道德风险博弈模型,并得出其均衡解。最后,在分析混合战略均衡解的基础上,提出防范政府采购委托代理道德风险的对策。     

无线自组织网络跨层攻击检测博弈模型

无线自组织网络中的跨层攻击具有比单层攻击更强的隐蔽性、更好的攻击效果或更低的攻击成本.为了检测无线自组织网络中的跨层攻击,提出了一种基于博弈论的攻击检测模型.由于攻击不可避免地会对各协议层的参数造成影响,因此模型从协议层攻防博弈的角度,建立起相应的策略矩阵和支付矩阵,并通过均衡分析得到该模型的混合策略纳什均衡解.仿真结...     

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。     

军队工程招标激励模型研究

运用激励理论研究了军队工程招标采购过程中军方与承包商之间的关系,建立了军队工程招标激励模型。在不完全信息和竞争性招标中,投标人的行为是追求最大的效用,军方则需要建立一种机制诱使投标人按真实成本信息报价,以达到预期支付最小的目的。这种招标博弈的结果是军方与投标人之间达成贝叶斯纳什均衡(Bayesian Nash equilib- rium),即军方利用激励合同诱使投标人报出其真实成本,而投标人为达到中标目的则必须采取讲真话的占优策略,最终在双方均可接受的条件下达成协议。在此基础上,结合实际研究提出了改进的综合评标模型。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于博弈论的装备科研、购置、维修经费比例关系优化分析

通过不同时期国家战略部署、科研发展情况及经济承受能力对装备经费分配的影响分析,采用博弈的方法,建立了装备科研、购置和维修费之间的比例关系优化模型,给出了寻求纳什均衡点的迭代算法,并进行了仿真计算.仿真结果证明了该方法的可行性与正确性.     

空陆攻防博弈的动态武器目标分配

大规模作战具有高动态、非完全信息和不确定性,在分析归纳目前解决动态武器目标分配问题的一系列方法的基础上,尝试构建基于双方动态博弈的攻防对抗综合数学模型,并利用纳什均衡和帕累托最优算法进行分阶段求解。结果表明,该数学模型和博弈论方法结合能够有效解决武器目标动态分配问题。     

军事虚拟仓库组织结构的博弈分析

简要介绍了军事虚拟仓库及其组织结构形式．以及博弈论的相关知识。结合军事后勤系统的特点,采用完全信息静态博弈纳什均衡的方法分析了军事虚拟仓库的组织结构模式,在假设的合理的条件下模拟3种组织形式的博弈过程。通过各个模型的最终纳什均衡,指出了3种组织结构形式运作的结果和其积极因素、消极因素、噪声构成．结合我军现有的后勤保障体制,提出现行保障体制的合理与不合理的地方,并给出了改进方案,对优化全军后方仓库布局及管理和战备物资储备及应急保障有着重要意义,可以为总部决策提供咨询建议。     

Timely exposure of a secret project: Which activities to monitor?

A defender wants to detect as quickly as possible whether some attacker is secretly conducting a project that could harm the defender. Security services, for example, need to expose a terrorist plot in time to prevent it. The attacker, in turn, schedules his activities so as to remain undiscovered as long as possible. One pressing question for the defender is: which of the project's activities to focus intelligence efforts on? We model the situation as a zero‐sum game, establish that a late‐start schedule defines a dominant attacker strategy, and describe a dynamic program that yields a Nash equilibrium for the zero‐sum game. Through an innovative use of cooperative game theory, we measure the harm reduction thanks to each activity's intelligence effort, obtain insight into what makes intelligence effort more effective, and show how to identify opportunities for further harm reduction. We use a detailed example of a nuclear weapons development project to demonstrate how a careful trade‐off between time and ease of detection can reduce the harm significantly.     

Purchase and retrieval competition for seasonal produce

We study the competition problem of purchase and multiretrieval of perishable seasonal produce, where wholesalers purchase and stock their products in the first period, and then retrieve and sell them in subsequent periods. We first consider the duopoly case and assume that the prices are exogenous and fluctuate. In each period, after the price realization, the wholesalers retrieve some stock from their warehouses to satisfy their demands. One wholesaler's unsatisfied customers can switch to another and be satisfied by its left retrieved products. Any unsold retrieved stock has no salvage value and any unsatisfied demand is lost. The unretrieved stock is carried to the next period at a perishable rate. The wholesalers compete for the substitute demand by determining their own purchase and retrieval quantities. We show the existence and uniqueness of a pure-strategy Nash equilibrium, and that the Nash equilibrium strategy has the simple “sell-down-to” structure. We also consider the general N-person game and show the existence of the Nash equilibrium, and characterize the structure of the equilibrium strategy for the symmetric case. In addition, we consider the case with endogenous prices, and show that the problem reduces to a repeated newsvendor game with price and inventory competition. We derive the conditions under which a unique Nash equilibrium exists and characterize the equilibrium strategy. Finally, we conduct numerical studies to examine the impacts of the model parameters on the equilibrium outcomes and to generate managerial insights.     

Non‐zero‐sum nonlinear network path interdiction with an application to inspection in terror networks

A simultaneous non‐zero‐sum game is modeled to extend the classical network interdiction problem. In this model, an interdictor (e.g., an enforcement agent) decides how much of an inspection resource to spend along each arc in the network to capture a smuggler. The smuggler (randomly) selects a commodity to smuggle—a source and destination pair of nodes, and also a corresponding path for traveling between the given pair of nodes. This model is motivated by a terrorist organization that can mobilize its human, financial, or weapon resources to carry out an attack at one of several potential target destinations. The probability of evading each of the network arcs nonlinearly decreases in the amount of resource that the interdictor spends on its inspection. We show that under reasonable assumptions with respect to the evasion probability functions, (approximate) Nash equilibria of this game can be determined in polynomial time; depending on whether the evasion functions are exponential or general logarithmically‐convex functions, exact Nash equilibria or approximate Nash equilibria, respectively, are computed. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 139–153, 2017