基于复杂网络的多智能体合作演化研究
发布时间：2022-11-11 18:31
近年来,通过博弈论探究自然界中生物实体合作行为的研究成为新的热点,这对于多智能群体间的合作探究产生了深远的影响,国内外许多将博弈论应用于多智能群体间合作研究的实验对进化动力学、群体内资源分配等均作出了一定的贡献。以往的研究表明,合作演化的结果取决于合作双方在演化中获得的增益。目前对于多智能群体间的合作演化研究,大多只根据最终群体增益、群体合作率等方式的简单判定,这种判定方式简单但全面性及客观性较差。本文在借鉴了以上关于多智能群体间合作行为研究的基础上,以复杂网络中各个节点的智能个体为研究对象,通过在复杂网络中引入不同的博弈机制,将群体声望值、群体增益值与合作率等的观测结果共同作为该群体的合作演化结果的评判标准,并引入了伪装机制,以此客观分析多智能群体间的合作演化进程。本文的主要工作如下:1.将自然界中生物体在面对种内竞争时会采取的五种策略简化后,加入到复杂网络上的多智能群体的合作演化过程中,同时对群体中加入不同比例的盲从选择概率,得出相应的群体演化结果。通过对群体策略选择状况分布的演化结果分析得出结论:盲从机制的加入不仅改变了种群中各策略达到稳定状态的时间,还影响了种群中的策略分布情况...
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文内容与组织结构
第二章 复杂网络与博弈
2.1 复杂网络
2.1.1 复杂网络特性
2.1.2 典型复杂网络
(1)小世界网络
(2)无标度网络
2.2 经典博弈论
2.2.1 基本构成与分类
2.2.2 囚徒困境模型
2.2.3 鹰鸽博弈模型
2.2.4 少数者博弈
第三章 盲从机制对多智能体系统合作演化的影响
3.1 引言
3.2 盲从机制
3.3 策略模型
3.4 仿真分析
3.4.1 基于群体策略选择的结果分析
3.4.2 基于个体增益的结果分析
3.5 结论
第四章 伪装机制对多智能体系统合作演化的影响
4.1 声望机制
4.2 仿真结构
4.2.1 囚徒困境模型
4.2.2 小世界网络与费米规则
4.3 奖惩系数
4.4 伪装个体
4.4.1 基于合作率的伪装个体对群体的影响
4.4.2 基于增益、声望的伪装个体对群体的影响
4.5 结论
第五章 Vicsek模型下伪装机制对多智能体合作演化的影响
5.1 Vicsek模型
5.2 元胞自动机
5.3 仿真分析
5.4 结论
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要工作
【参考文献】：
期刊论文
[1]模拟氮沉降对矢车菊属植物Centaurea stoebe种群生长和竞争能力的影响[J]. 彭扬,彭培好,李景吉. 植物生态学报. 2016(07)
[2]利益驱动对创新网络合作行为演化的影响机理及仿真——基于复杂网络拓扑结构视角[J]. 曹霞,张路蓬. 运筹与管理. 2015(06)
[3]基于交叉度的有向网络中心节点识别算法研究[J]. 周立欣,刘臣,霍良安,王育清. 计算机应用研究. 2016(11)
[4]网络节点重要度的快速评估方法[J]. 肖卫东,谭文堂,葛斌,李芳芳. 系统工程理论与实践. 2013(07)
[5]博弈论在异构的多接入网络选择策略应用[J]. 周爱平,程光. 中国科技论文. 2012(07)
[6]综述纳什均衡与帕累托最优的冲突——囚徒困境（Prison Dilemma）[J]. 郭佳臻. 现代经济信息. 2011(24)
[7]复杂网络上的博弈[J]. 吴枝喜,荣智海,王文旭. 力学进展. 2008(06)
[8]基于适应度的多机器人任务分配策略[J]. 董炀斌,蒋静坪,何衍. 浙江大学学报(工学版). 2007(02)
[9]对等网络中声望管理模型的研究与设计[J]. 张书钦,芦东昕,杨永田. 哈尔滨工业大学学报. 2006(11)
[10]基于小世界网络的重复囚徒困境博弈[J]. 李南,田颖杰,朱陈平. 管理工程学报. 2005(02)
博士论文
[1]基于复杂网络的合作演化动力学研究[D]. 高佳.西安电子科技大学 2012
[2]复杂网络同步若干问题研究[D]. 傅晨波.浙江大学 2013
[3]复杂异质网络上的一致性问题研究[D]. 梁海丽.上海交通大学 2015
[4]基于复杂网络的软件体系结构脆性分析[D]. 张红.北京理工大学 2016
硕士论文
[1]复杂网络下多智能体合作演化动力学机制研究[D]. 柴自东.河南大学 2019
[2]基于小世界模型的无线传感器网络研究[D]. 张春燕.西安电子科技大学 2015
[3]基于复杂网络的合作关系研究[D]. 刘恒.北京邮电大学 2013
[4]复杂网络中演化博弈的移动与趋同现象研究[D]. 王宇.复旦大学 2012
[5]复杂网络中的少数者博弈研究[D]. 余飞.电子科技大学 2012
本文编号：3705534
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文内容与组织结构
第二章 复杂网络与博弈
2.1 复杂网络
2.1.1 复杂网络特性
2.1.2 典型复杂网络
(1)小世界网络
(2)无标度网络
2.2 经典博弈论
2.2.1 基本构成与分类
2.2.2 囚徒困境模型
2.2.3 鹰鸽博弈模型
2.2.4 少数者博弈
第三章 盲从机制对多智能体系统合作演化的影响
3.1 引言
3.2 盲从机制
3.3 策略模型
3.4 仿真分析
3.4.1 基于群体策略选择的结果分析
3.4.2 基于个体增益的结果分析
3.5 结论
第四章 伪装机制对多智能体系统合作演化的影响
4.1 声望机制
4.2 仿真结构
4.2.1 囚徒困境模型
4.2.2 小世界网络与费米规则
4.3 奖惩系数
4.4 伪装个体
4.4.1 基于合作率的伪装个体对群体的影响
4.4.2 基于增益、声望的伪装个体对群体的影响
4.5 结论
第五章 Vicsek模型下伪装机制对多智能体合作演化的影响
5.1 Vicsek模型
5.2 元胞自动机
5.3 仿真分析
5.4 结论
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要工作
【参考文献】：
期刊论文
[1]模拟氮沉降对矢车菊属植物Centaurea stoebe种群生长和竞争能力的影响[J]. 彭扬,彭培好,李景吉. 植物生态学报. 2016(07)
[2]利益驱动对创新网络合作行为演化的影响机理及仿真——基于复杂网络拓扑结构视角[J]. 曹霞,张路蓬. 运筹与管理. 2015(06)
[3]基于交叉度的有向网络中心节点识别算法研究[J]. 周立欣,刘臣,霍良安,王育清. 计算机应用研究. 2016(11)
[4]网络节点重要度的快速评估方法[J]. 肖卫东,谭文堂,葛斌,李芳芳. 系统工程理论与实践. 2013(07)
[5]博弈论在异构的多接入网络选择策略应用[J]. 周爱平,程光. 中国科技论文. 2012(07)
[6]综述纳什均衡与帕累托最优的冲突——囚徒困境（Prison Dilemma）[J]. 郭佳臻. 现代经济信息. 2011(24)
[7]复杂网络上的博弈[J]. 吴枝喜,荣智海,王文旭. 力学进展. 2008(06)
[8]基于适应度的多机器人任务分配策略[J]. 董炀斌,蒋静坪,何衍. 浙江大学学报(工学版). 2007(02)
[9]对等网络中声望管理模型的研究与设计[J]. 张书钦,芦东昕,杨永田. 哈尔滨工业大学学报. 2006(11)
[10]基于小世界网络的重复囚徒困境博弈[J]. 李南,田颖杰,朱陈平. 管理工程学报. 2005(02)
博士论文
[1]基于复杂网络的合作演化动力学研究[D]. 高佳.西安电子科技大学 2012
[2]复杂网络同步若干问题研究[D]. 傅晨波.浙江大学 2013
[3]复杂异质网络上的一致性问题研究[D]. 梁海丽.上海交通大学 2015
[4]基于复杂网络的软件体系结构脆性分析[D]. 张红.北京理工大学 2016
硕士论文
[1]复杂网络下多智能体合作演化动力学机制研究[D]. 柴自东.河南大学 2019
[2]基于小世界模型的无线传感器网络研究[D]. 张春燕.西安电子科技大学 2015
[3]基于复杂网络的合作关系研究[D]. 刘恒.北京邮电大学 2013
[4]复杂网络中演化博弈的移动与趋同现象研究[D]. 王宇.复旦大学 2012
[5]复杂网络中的少数者博弈研究[D]. 余飞.电子科技大学 2012
本文编号：3705534
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