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《武汉科技大学》 2016年
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动态演化博弈机制下的多个体协作控制研究

戚静云  
【摘要】:演化博弈机制是结合演化理论和动态演化过程分析的一类理论,可为群体协作提供很好的方法论解释,能有效解决局部个体偏离多个体系统控制的现象。基于此,本文在演化博弈机制的框架下,围绕多个体协作控制问题进行了研究,主要工作如下:首先对演化博弈的发展和相关概念进行了阐述,结合实验仿真分析了经典的博弈模型原理及规律。探讨了公共品博弈中出现的公共悲剧问题,运用改进的惩罚机制有效解决了公共悲剧问题,提高了系统的合作率。其次,针对突变的多个体系统协作模式,以多个体有序化群集运动系统为例,提出突变策略的概念,定义了系统的收敛时间及稳定时间两个动态性能指标,分析突变前后系统的动态性能变化,这也是本文的创新之一。在自学习的控制机制下对突变系统进行优化,个体根据策略更新方程自主记忆最优策略,实验证实自学习可在一定程度上优化系统性能,但无法实现系统最终的策略一致性演化。最后,运用演化博弈机制进行了优化对比实验,实现了策略的一致性演化。建立了动态性能指标与支付矩阵间的直接联系,用加权的动态性能指标量化支付矩阵参数,这是本文的创新之二。通过调整微观个体博弈机制的支付矩阵参数,不仅可控制系统的演化结果实现包括原始策略一致性、突变策略一致性、混合策略共存在内的多种演化结果,同时也能极大地改善系统的收敛时间和稳定时间等动态性能。
【关键词】:演化博弈 协作 突变 动态性能 支付矩阵
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:O225
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第1章 绪论9-14
  • 1.1 课题研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-12
  • 1.3 本文的研究内容和章节安排12-14
  • 第2章 演化博弈模型分析14-27
  • 2.1 演化博弈14-15
  • 2.2 经典博弈模型分析15-21
  • 2.2.1 雪堆博弈15-16
  • 2.2.2 囚徒困境16-18
  • 2.2.3 鹰鸽博弈18-21
  • 2.3 公共品博弈21-25
  • 2.3.1 惩罚机制22-23
  • 2.3.2 引入机构的惩罚机制23-25
  • 2.4 本章小结25-27
  • 第3章 多个体协作控制27-34
  • 3.1 多个体协调合作主要研究方法27-29
  • 3.1.1 协商和反应式方法27-28
  • 3.1.2 分布式人工智能方法28-29
  • 3.1.3 进化学习法29
  • 3.2 协调方式的分类29-30
  • 3.3 多个体协作分类30
  • 3.4 基于势场原理的多个体群集运动系统30-33
  • 3.4.1 无leader群集运动31-32
  • 3.4.2 有序化群集运动32-33
  • 3.5 本章小结33-34
  • 第4章 引入突变的多个体协作系统34-41
  • 4.1 突变策略的引入34-36
  • 4.2 多个体群集系统动态性能36-38
  • 4.2.1 群集系统动态性能指标36
  • 4.2.2 突变前后群集系统性能比较36-38
  • 4.3 自学习机制下突变系统的策略演化38-40
  • 4.4 本章小结40-41
  • 第5章 演化博弈机制下的突变系统策略演化41-54
  • 5.1 空间演化博弈41-44
  • 5.1.1 空间博弈基本原理41-42
  • 5.1.2 空间博弈演化机制42-44
  • 5.1.3 演化稳定策略44
  • 5.2 突变的多个体系统下策略演化44-53
  • 5.2.1 演化过程实现及结果45-51
  • 5.2.2 实验验证51-53
  • 5.3 本章小结53-54
  • 第6章 总结与展望54-56
  • 6.1 论文小结54-55
  • 6.2 未来展望55-56
  • 致谢56-57
  • 参考文献57-61
  • 附录1 攻读硕士学位期间的科研成果61-62
  • 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目62

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