市场经济条件下政府宏观调控的博弈分析

政府宏观调控在市场经济运行中的作用已被我国经济发展的实践所证实。宏观调控有很多类型,按调控的范围可分为行业内调控和行业间调控。文章从博弈论的角度出发,分别运用博弈论中的古诺模型和重复博弈模型对这两种宏观调控的必要性进行了分析,阐明了行业内宏观调控对经济高效运行、行业间宏观调控对促进经济均衡有序发展的重要作用。     

基于Logistic映射的混沌序列扩频序列生成算法

直序扩频通信系统中,扩频序列的各项性能指标直接影响到通信系统的扩频增益、抗干扰性能以及多用户复用性能等。混沌序列具有良好的相关性、可重生性等特性,可作为理想的直序扩频码应用于低压电力线通信中。对混沌扩频技术在电力线通信中的应用进行了探讨,提出了一种利用Logistic映射得到大量适用于直序扩频系统的混沌扩频序列的算法,并在Matlab环境下编程实现了该算法。在此基础上分析了所得混沌序列的性能并与M序列、Gold序列加以比较,证明了算法的可行性。     

不完全信息下军事威逼讨价还价博弈分析

在详细分析威慑与威逼区别的基础上,构建了不完全信息下军事威逼讨价还价博弈模型。按照最大期望效用准则,分析了不完全信息下军事威逼走向讨价还价阶段的条件,研究表明:运用鲁宾斯坦经典讨价还价唯一完美均衡解,得出以下结论:争夺目标自身的效用越大,战争带来的声誉得益效用越大,军事威逼走向讨价还价阶段的可能性越大;一旦进入讨价还价阶段,威逼者会接受挑战者提出的方案,冲突将不再发生。     

基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术

多智能体协同博弈具有实时及动作连续性、非完全信息博弈、庞大的搜索空间、多复杂任务和时间空间推理等特点,是当前人工智能领域极具挑战的难题之一。针对大规模多智能体强化学习训练时间长、难以收敛等问题,提出了一种基于Actor-Critic的多智能体强化学习协同博弈框架,利用元课程强化学习方法对小规模场景进行基础课程元模型提取,并且基于课程学习向大规模场景进行模型迁移,在元模型基础上继续进行训练,扩展元模型策略网络,最终得到较优协同博弈策略。在《星际争霸Ⅱ》平台上进行仿真实验,结果表明：基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术可有效地加速其训练过程,相较于传统训练方法可以在较短时间内达到较高的胜率,训练速度提升约40%,该方法可有效支撑多智能体协同博弈策略的高效生成,为低资源下的强化学习高效训练奠定理论基础。     

民营企业进入国防工业市场的博弈分析

虽然目前民营企业投资武器装备科研生产在政策上的障碍已经基本被清除,然而由于国防工业本身的独有特征,民营企业进入国防工业仍存在众多的风险和挑战。政府作为国防工业市场唯一的买方,必须采取措施来支持并鼓励民营企业进入国防工业市场,从而增强国防工业市场的竞争性,提高国防工业的市场绩效。     

榴弹炮大型射击试验规范浅析与探讨

介绍我国火炮大型射击试验规范的由来,并以榴弹炮现行大型射击试验规范中弹序标准存在问题为例,分析探讨制定科学的火炮大型射击试验规范的原则及难点,并提出设想方案。     

适于直扩体制的自适应零位天线和自适应陷波处理综合抗干扰系统

本文介绍了一种适用于直接序列扩频体制的综合抗干扰技术,描述了应用该技术的抗干扰系统的基本结构和原理,给出了一些实验结果,指出了工程实施的中几个关键问题,并得出了几点有益的结论。     

市场与认识

当代社会中市场机制成了经济体制的主导与主流,因此我们有必要从认识论的角度考察市场机制。在市场经济中价格具有重要的认识功能,价格是数量化的,它使复杂的市场交易权衡过程有了精确的刻度、标尺,同时通过了解某种商品的价格,在宏观上判断这种商品的市场行情与趋势;市场决策是在有限的认识资源条件下的认识活动,是一种处理不完全信息的理性活动;市场认识的重要特征是预见性,市场认识的重要问题是市场预测的准确性和科学性;市场具有博弈性,掌握市场认识的博弈性质及规律可以丰富认识论的研究;市场经济需要政府干预,但政府在认识和决策时也要受到约束和限制,所以市场与政府的认识是互补的。