用遗传算法实现六子棋评估函数参数优化

介绍了六子棋计算机博弈的4个核心部分：状态表示、走法生成、搜索引擎、评估函数.将遗传算法的思想引入棋类博弈,用遗传算法的专业无关性弥补人工调整评估函数值在认知和效率上的不足.通过基因编码、锦标赛选择、多点交叉和变异操作完成对六子棋评估函数参数的优化.实验证明本方法在很大程度上能提升程序的博弈能力.     

六子棋博弈的二次估值

采用二次估值方法来实现博弈者战略意图的定向搜索.介绍了六子棋的特点及竞赛规则,分析了基于二次估值方法的六子棋评估函数.该方法可以根据博弈者的攻守策略和战略转移,掌握博弈主动权的目的,提高估值的准确性.     

棋类计算机博弈系统的主要研究方法及在6子棋上的应用

介绍了棋类计算机博弈发展简史,分析了实现棋类计算机博弈平台的四大模块:走法生成、搜索引擎、评估函数和开局/残局库,以及各模块中的主要技术和研究方法.最后将这些方法应用于6子棋程序的编制中.     

干扰信道中基于竞争博弈的准最佳功率分配方案

频率选择性高斯干扰信道下多用户总速率最大化的问题被建模成一个带有补偿函数的非合作博弈模型．补偿函数也近似成子信道之间进行博弈的模型(子信道博弈)．通过子信道之间的迭代计算,子信道博弈能够达到一个纳什均衡,也就是渐近最佳补偿．接着提出了多领导斯坦克尔伯格均衡的概念,来描述带有渐近最佳补偿函数的非合作博弈的均衡点．利用凸优化技术,开发了一种迭代多水平面功率注水算法,来达到斯坦克尔伯格均衡．在该均衡点上,所有用户都会工作在准最佳速率区域边界上．仿真结果表明,迭代多水平面功率注水算法所能达到的总速率比迭代功率注水算法有明显的提高,并且能达到一个准最佳的可达速率区域．     

一种小生境遗传算法研究

改进的小生境技术遗传算法因其较好地保持了种群多样性,显示出更优的性能,但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷,针对此问题提出一种基于群体间共享的小生境遗传算法.该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样性的稳定性,获取合适的子种群规模,从而以更快的收敛速度获得更优的解.研究结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传...     

一种基于博弈论的无线网状网络信道分配算法

为了解决无线Mesh网络中的信道分配问题,提出了一种基于博弈论的信道分配方法。该算法将网络中每一个节点模型实义为一个参与者,每个参与者的策略为信道的分配方案,收益函数的目标为最大化网络信噪比。参与者通过相互博弈来优化收益函数以最大化网络信噪比。针对节点的QoS提出了算法的改进方案。基于NS2的仿真结果表明:2种算法在收敛性、吞吐量和信道接入时延方面都有较好的性能。     

一种用于多分类问题的改进支持向量机

针对非均衡分布的多类分类问题,为提高支持向量机(SVM)算法的性能,提出了一种改进的SVM算法. 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA-SVM), SVM模型采用径向基函数(RBF)作为核函数,利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索,将搜索到的优化结果作为SVM的最终模型参数. 在两个不同特性的数据集上进行仿真测试,结果表明,与使用交叉验证策略的简单SVM相比,改进后的GA-SVM算法在多类非均衡问题上明显提高了分类正确率,学习速度也有提高.     

基于改进GA的云计算任务调度策略

针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.     

多异构无人机任务规划的分布式一体化求解方法

针对多异构固定翼无人机对已知目标群执行侦查、打击、评估任务的规划问题,提出了一种分布式一体化求解方法,该方法将任务执行耗时约束和协同攻击约束加入到协同任务规划模型(CMTAP)中,基于分布式规划架构,通过改进遗传算法的基因编码方式和相关遗传算子,完成任务分配和航迹生成两个子问题的一体化求解。将任务完成的总时间指标加入到代价函数中,保证了各无人机规划航迹的均匀性。建立固定翼无人机六自由度模型,采用矢量场航迹跟踪算法验证了该方法的可用性,并通过蒙特卡洛数学仿真,验证了该方法的快速性。     

遗传优化神经网络的一种改进算法

提出一种搜索算子．结合自适应交叉和变异算子，构成了遗传优化神经网络的一种改进算法。将这种算法用于一个算例的计算。与遗传优化BP算法相比较，发现遗传优化BP算法出现了网络瘫痪问题，改进算法则取得了较好的运算结果。     

多目标融合势博弈无线自组网络拓扑控制算法

针对基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别"瓶颈节点"负载不均衡、冗余链路多、生存时间短的问题,提出了一种多目标融合的网络拓扑控制算法。首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响,设计了一种改进的综合效用函数;建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型,并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解;在维持网络k-连通的基础上,再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化,剔除冗余链路。仿真实验及对比分析结果表明,所提算法在保证网络连通性的前提下,实现了网络负载均衡,消除了冗余链路,生存时间相较于分布式能耗均衡拓扑控制算法、能量平衡拓扑控制博弈算法和节能容错拓扑控制博弈算法分别提升了25.4%、92.6%、36.8%。     

小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测

为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。 首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。 由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机惯性权重机制的改进黏菌算法来优化支持向量机模型中惩罚因子以及核函数参数。 对所提模型使用最佳参数进行仿真实验,并利用实际采集的网络流量数据进行验证。 实验结果表明,所提模型在评估指标上均优于对比模型。     

博弈论应用于干扰效果动态评估的研究

运用博弈论思想,研究了雷达对抗中干扰效果的动态评估问题。把干扰效果作为博弈盈利函数,从时间、空间、频率、能量四个方面对干扰效果进行了定量描述,给出了干扰效果的综合评估算法,从而建立了电子对抗博弈策略矩阵模型,提出了遮盖性干扰动态效果评估的计算方法。结合实例,运用这种方法对雷达干扰效果进行了评估与分析。结果表明,博弈论运用于干扰效果评估,适应了现代电子对抗的特点,可以有效、可靠地对遮盖性干扰效果进行动态评估。     

载人潜水器虚拟潜航员作业姿态仿真优化

为减少潜航员在深海复杂环境下的误操作,提高人因可靠性,优化载人潜水器舱室空间是一项非常重要的方法。狭小密闭空间的布局方法是通过建立仿真模拟器来进行系列优化研究与评估。以蛟龙号为例,构建基于多目标博弈下的潜航员作业姿态仿真模型,在虚拟的舱室环境中,多个目标、任务及潜航员的关节姿态、舒适性、平衡性等因素之间进行博弈。根据MAS(multi-agent system)合作式博弈框架模型,一个行为模式层级动作就意味着完成多次微分博弈,博弈算法采用梯度下降的方法,搜索步长以前一次的子行为为基准,能快速得到虚拟潜航员的最佳工作状态。潜航员多元目标冲突问题在协商的基础上,经多次行为模式的微分博弈达到最佳均衡,其结果累加最终可获得满足多种利益的最佳均衡状态Pareto最优解集。仿真结果表明,潜航员在高强度、长时间作业环境下能修正自身行为,表现出良好的适用性,验证了技术的可行性和有效性。仿真得到的系列动态数据为优化潜水器舱室布局,提高人因可靠性提供了一种思路和途径。     

电力市场环境下供电商选择过程博弈初探

在电力市场中 ,无论是PowerPool,Bilateral/Multilateral还是两者共存的交易形式 ,都可以把购电的一方看作是电力用户 ,而把售电的一方看成是供电商。本文初步讨论了电力市场环境下电力用户自由选择供电商的博弈过程。供电商的选择是一个协作双方联盟博弈的过程 ,且把这一过程看作是一个多回合博弈过程 ,通过对这一过程的合理分段 ,并采用模糊隶属函数来分别描述博弈子过程特征和供电商指标变化特征 ,提出了以多回合博弈过程为变量的综合评价函数选择供电商的方法 ;最后 ,通过算例分析 ,验证了本文方法的有效性、合理性     

多阶段对策理论在编队对地攻击效能评估中的应用

根据现代战争所体现的动态性,提出了编队对地攻击效能评估的多阶段一步对策理论算法。首先将作战单元向量化,确定攻守双方的坐标量,将坐标位置的变化应用于整个作战过程。在明确攻守双方各个作战单元权重系数的情况下,将己方单元和敌方单元加权重后求累加和,提出了基于零和对策理论的效能评估目标函数。并在目标函数的基础上,建立了最优函数方程,即N ash多阶段一步算法,在K步时求取K 1步的最大化目标函数,攻守双方再根据最大化目标函数所分配的目标,对对方目标实施攻击。算法保证了攻守双方每一步都能取得目标函数的最优化,无论对于攻击方还是防守方来说都是1个优化的作战过程。最后给出了具体步骤,诠释了如何将该方法运用到整个作战过程中去,并结合算例证明了把多阶段一步算法应用到效能评估中的有效性。     

基于非线性代价函数的博弈功率控制算法

针对认知无线电中博弈功率控制算法的特点,对代价函数进行改进,提出了一种基于信干比的非线性代价函数博弈功率控制算法(NPGP-NL),证明了NPGP-NL算法纳什均衡的存在性和唯一性,并用Matlab软件对NPGP-NL算法做了仿真,结果表明:NPGP-NL算法使认知用户的发射功率降低,效用提高,且在一定程度上兼顾了系统的公平性。     

一种无线传感器网络数据包转发的博弈论算法

提出一种基于动态贝叶斯博弈的无线传感器网络数据包转发算法(PFDBG)．该算法将数据包转发视作一种可观察行动的多阶段不完全信息博弈,相邻节点之间根据对方历史行为的评估,采取贝叶斯修正方法对其能量水平(私有类型)进行合理的计算和预测,并利用该预测值计算最大化期望收益函数的解,来作为双方在下个博弈阶段的最优发包策略; 证明了数据包转发博弈中贝叶斯纳什均衡的存在性．理论和仿真结果表明,PFDBG算法在保证节点获得较高吞吐量的同时,能够很好地适应网络规模的变化,具有计算开销小、传输可靠性高和能量消耗低的特点,其性能优于现有的其他算法．