双驱动式废弃品逆向供应链激励机制仿真

针对废弃品逆向供应链各主体由于收益不同导致协调失灵的现状,构建了基于系统动力学的居民、垃圾处理机构和生产企业三方演化博弈模型。使用Vensim仿真软件建立以三方策略选择概率为水平变量的存量流量图,在外生变量为常数和存在时间趋势的情况下,分别进行仿真,得出在无外界干扰情况下三方主体的策略演化路径。通过灵敏度分析,找出对主体策略产生主要影响的外生变量,并据此设计由垃圾分类驱动,市场机制拉动的双驱动式供应链激励机制。     

基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法

潜艇作战具备复杂环境中的动态博弈对抗特点,作战人员的态势认知与决策行为对潜艇作战效能有着重要影响。针对潜艇交战级作战实验中的态势认知决策建模难题,在分析态势认知决策过程的基础上提炼表征变量集合,提出基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法,并以某型潜艇交战级对抗为例研究给定想定条件下的态势认知决策过程,验证了方法的可行性和有效性。建立的模型能够有效刻画作战人员认知决策过程,支持潜艇作战实验中的交战机理和制胜机理研究。     

基于态势演化博弈的无人机集群动态攻防

针对无人机集群动态攻防问题,提出了态势演化博弈模型。首先,从基地与守方无人机集群相互作用以及攻防双方动态斗争角度出发,构建了攻方无人机与守方无人机的态势演化博弈模型。其次,设计了同态势演化博弈模型相对应的态势评估函数,使每阶段个体的策略选择都为该阶段的最优解。然后,根据策略选择,结合社会力模型,驱动无人机向指定目标运动,完成攻防双方无人机集群的动态对抗。实验结果表明,无人机集群的动态运动符合空战情况,验证了基地在具备功能时的优越性,以及设计的态势演化博弈模型能够实现无人机集群对抗决策的自适应选择。     

面向e-引航的近海边缘计算网络优化与仿真

为提高船舶引航过程安全性,提出了一种基于智能航标(Intelligent Navigation Aid,INA)的近海边缘计算网络(INA-based Offshore Edge Computing Network,IOECN)架构,以提供助航信息保障。重点研究网络中网元节点的布局优化问题(Layout Optimization Problem, LOP)。通过数学建模,将LOP转化为整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)问题。在满足网络覆盖率及连通性条件下,以网络成本最低为求解目标,并使用Gurobi进行求解、运用Matlab进行仿真展示,最终得到不同规模下的网络优化方案,验证了模型的正确性及可扩展性。     

基于极大连通子图边界的复杂网络恢复研究

网络恢复是应对不可避免的故障或失效的重要途径,合理的恢复策略有助于降低资源损耗且提高网络鲁棒性能。为研究复杂网络恢复动力学行为及其与网络鲁棒性之间关系,构建了基于极大连通子图边界的复杂网络恢复模型(Recovery Model of Boundary Nodes,RMBN),设计了网络平均恢复(Average Recovery of Boundary Nodes,ARBN)和择优恢复(Priority Recovery of Boundary Nodes,PRBN)策略。不同恢复策略在3种网络模型上的仿真结果表明,随着恢复比例的增大,网络鲁棒性逐渐增强且恢复作用时间更早、恢复能力更强,为复杂网络拓扑结构设计与鲁棒性优化提供借鉴。     

基于DA-RKELM算法的光伏发电功率预测方法

针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。     

航海模拟器中海洋环境时空动态变化的仿真

海洋结构物始终受到环境干扰,对海洋环境的仿真会显著影响航海模拟器的真实感。基于数值波浪模型生成海洋环境场,并利用SQLite开发实海域数据库。通过数据库中获取实际的风,海流和海浪信息来与真实海洋保持一致。对环境扰动进行建模,并且将时空变化特征和耦合效应都融入仿真。通过提出的仿真方法再现了真实的航行情况,并利用船载传感器的测量数据进行验证。仿真结果与实测数据吻合良好,说明本方法可以进一步提高海洋模拟器的物理真实感。     

面向网络仿真拓扑的多目标优化映射方法

网络仿真是新型网络技术验证的重要支撑,针对给定的网络仿真拓扑,实现有效映射是其关键。综合考虑多种资源需求,提出了多目标优化映射方法MOTM (Multi-Objective Topology Mapping Method),实现物理资源的有效利用。该方法分析网络中节点、链路资源需求,赋予相应权值;将映射问题转化为图划分问题,采用多级图划分方法进行划分,并通过远程吞吐量阈值优化调整;最后,基于映射策略实现了仿真拓扑的自动部署。实验表明,MOTM相对于Openstack映射方法、随机映射方法,负载不均衡指数平均降低66.5%,95.5%,远程通信开销指数平均降低69.1%,65.2%。     

基于多智能体仿真的电商物流配送波次策略分析

为了提供良好的网络购物体验同时保证公司较高的盈利水平,电商物流企业需要规划合理的配送波次来寻求配送成本和配送时效之间的平衡。提出了一个基于多智能体的仿真框架,将物流配送中的业务流程建模为仿真网络中的不同节点来进行仿真。以北京市区为例,研究了不同配送波次策略下的订单交付过程。实验结果表明,配送波次策略的选择对不同的网络购物需求具有一定的敏感性。     

一种基于环境预报数据的阵风建模方法

针对现有飞行器仿真试验自然环境模型,研究环境预报数据转换和处理方法;基于随机波浪理论,建立二元阵风紊流数学模型,并研究该模型的仿真建模方法;基于Davenport谱建立基于环境预报数据的阵风紊流模型,并引入到飞行器六自由度数学仿真试验中,得到阵风紊流对于飞行器飞行状态的影响情况。试验结果表明,阵风紊流对于飞行器攻角影响较大,对于飞行高度影响较小,利用阵风紊流模型开展飞行器航迹仿真试验切实可行。     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于自适应MAS的编队对地攻防对抗系统建模研究

针对当前信息化、网络化的战场环境特点,提出了一种攻防对抗系统的自适应Multi-AgentSystem(MAS)模型,将整个攻防对抗过程看作为进攻方Agent系统A及对抗性环境E的交互过程,重点分析了攻防对抗过程中代表空中攻击机群编队的进攻方Agent系统的总体结构框架和基于系统效能的MAS内部行为,给出了Agent系统的自适应行为算法,并进行了相应的仿真分析。仿真结果表明,这种采用基于系统效能准则的自适应MAS建模方法对分析攻防对抗系统的内部行为和总体效能指标提供了一种有效的途径。     

考虑空间因素的反恐防御竞争分析

恐怖袭击已经成为影响社会公共安全的主要威胁之一.本文针对两个易受恐怖分子攻击的目标间的防御竞争问题进行了模型分析.首次将空间范围因素考虑进来,并基于Hotelling模型求得了最优防御范围.通过建立及对比同时和顺序博弈两种模型发现:同时博弈时会引发防御竞赛,而顺序博弈时会出现搭便车现象.当两目标区域对称时,目标价值越大,达到均衡时受到袭击的概率会越小,与博弈类型无关.相对于扩大防御范围,增加防御密度对反恐更加有效.同时博弈时最优防御范围在中点处,与目标价值大小无关,而顺序博弈时防御范围与目标价值大小有关.研究结果为防御竞争目标间的防御体系构筑提供了决策参考.     

基于深度随机博弈的近距空战机动决策

针对空战中作战信息复杂、难以快速准确地感知态势做出决策的问题,提出一种博弈论与深度强化学习相结合的算法。首先,依据一对一典型空战流程,以随机博弈为标准,构建近距空战中红蓝双方对抗条件下的双机多状态博弈模型。其次,利用深度Q网络(deep Q network, DQN)处理战机的连续无限状态空间。然后,使用Minimax算法构建线性规划来求解每个特定状态下阶段博弈的最优值函数,并训练网络逼近值函数。最后,训练完成后根据网络输出求得最优机动策略。空战仿真实验表明,该算法具有较好的适应性和智能性,能够有效地针对空战对手的行动策略实时选择有利的机动动作并占据优势地位。     

基于动态博弈的武器装备体系发展规划论证方法

武器装备是作战能力生成的重要物质基础, 针对现代战争武器装备成体系对抗的特征, 从对抗博弈的视角分析武器装备体系发展规划问题。首先, 基于作战环构建武器装备体系对抗网络模型, 描述不同功能类型装备之间的影响关系。基于动态博弈的思想, 构建武器装备体系发展规划的博弈脉络, 评估发展规划方案在不同博弈场景下的威胁能力。最后进行了示例分析, 为武器装备体系发展规划论证提供一种新的定量评估方法。     

Attack and Defense Strategies in Complex Networks Based on Game Theory

To investigate the attack and defense strategies in complex networks, the authors propose a two-player zero-sum static game model with complete information which considers attack and defense strategies simultaneously. The authors assume that both the attacker and defender have two typical strategies: Targeted strategy and random strategy. The authors explore the Nash equilibriums of the attacker-defender game and demonstrate that when the attacker's attack resources are not so significantly abundant as the defender's resources, there exists a pure-strategy Nash equilibrium in both model networks and real-world networks, in which the defender protects the hub targets with large degrees preferentially, while the attacker prefers selecting the targets randomly. When the attack resources are much higher than defense resources, both the attacker and the defender adopt the targeted strategy in equilibriums. This paper provides a new theoretical framework for the study of attack and defense strategies in complex networks.     

基于Nash-Q的网络信息体系对抗仿真技术

武器装备体系作战仿真研究隶属于复杂系统研究范畴,首次对基于Nash-Q的网络信息体系(network information system-of-systems,NISoS)对抗认知决策行为进行探索研究。Nash-Q算法与联合Q learning算法具有类似的形式,其区别在于联合策略的计算,对于零和博弈体系作战模型,由于Nash-Q不需要其他Agent的历史信息即可通过Nash均衡的求解而获得混合策略,因此更易于实现也更加高效。建立了战役层次零和作战动态博弈模型,在不需要其他Agent的完全信息时,给出了Nash均衡的求解方法。此外,采用高斯径向基神经网络对Q表进行离散,使得算法具有更好的离散效果以及泛化能力。最后,通过NISoS作战仿真实验验证了算法的有效性以及相比基于Q-learning算法以及Rule-based决策算法具有更高的收益,并且在离线决策中表现优异。     

基于对弈局势的二次估值方法

针对目前在中国象棋计算机博弈中,广泛使用的静态估值方法不能客观体现博弈双方各自实力的变化趋势,实现博弈者战略意图定向搜索的实际,提出了基于对弈局势的二次估值方法。该方法可以根据博弈者的攻守策略和战略转移,达到定向搜索掌握博弈主动权的目的,提高估值的准确性。在中国象棋计算机博弈以及其他领域的博弈研究中有实际应用价值。     

基于子目标进化算法的要地防空武器系统优化部署

针对现代空袭、防空特点,提出要地防空远程扇形,中程、近程环形的部署方案。根据距要地不同距离范围空袭目标的特点和各型武器的性能,对部署范围进行划分。建立考虑均匀性、纵深性、靠前部署、相互掩护以及接力制导目标的高维多目标优化函数模型。从缩小搜索空间入手,在理论上证明了通过子目标函数值排序进行Pareto最优解求取的可行性,提出了子目标进化算法。同目前的高维多目标优化问题求解算法相比,显示出一定的优势。通过一个具体的部署算例,验证了所提出算法和建立的高维多目标优化模型的正确性和可行性。     

我国商业银行防范网络安全风险的博弈模型

为探究骇客与商业银行的博弈信念,在分析骇客与商业银行对银行网络安全系统进行攻击与防御博弈时的成本和收益的基础上,运用信号博弈模型研究了骇客与商业银行博弈的状况.认为商业银行欲避免骇客进攻,需通过媒体将声誉维持在较高水平,使骇客相信对此银行进行攻击,所获得收益低于投入进攻的平均直接成本;理性的商业银行出于成本的考虑,会希望在提高声誉过程中所获得的边际利润与因骇客进攻而导致的银行损失相等.由此,监管当局应通过增加对商业银行网络安全情况检查的频率,增加对商业银行因网络信息安全风险导致损失情况的曝光力度等措施来迫使商业银行加大对网络安全的投入.