基于演化博弈理论的自组织任务分配动力学研究

基于演化博弈理论的自组织任务分配动力学研究

论文摘要

早期的任务分配模型主要受启发于社会性昆虫和动物的集群行为,其中多数属于探索性模型,旨在揭示某个特定假设条件下群体中个体状态改变的规律和性质。随着演化博弈论的不断发展,其应用可以延伸到任务分配的研究领域,将描述群体策略演化的框架用于对任务分配现象的抽象建模,并且可以借助演化博弈论的思想解释群体中分工合作行为的涌现。群体中的个体通过各自执行特定的任务使得在群体层面达到分工合作的效果,可以被看作是一种特殊形式的合作。但由于个体的利己性质,他们为提升自身的收益水平都会倾向于选择获利较高的任务,而单一策略的主导无疑会伤害到群体的利益,导致分工合作困境的产生。本文以任务分配现象作为切入点,研究获利较低的任务如何在由自私个体组成的群体中幸存。具体的研究从以下几个方面开展:(1)运用演化博弈理论中的复制动力学对带有懒惰个体的任务分配博弈模型进行理论分析。考虑到现实社会复杂的网络结构,进一步的将模型应用于BA无标度网络和二维方格网络中。理论分析和仿真实验的结果均表明,实现群体的任务分配取决于执行任务的成本、收益以及博弈参与者之间的交互结构。(2)考虑到复制动力学在策略更新时选择候选策略方式的局限性以及不同的社会角色对任务分配产生的影响,借助改进的Smith动力学对带有破坏者的任务分配博弈模型进行了理论分析。根据收益矩阵中的参数设置可出现四种特定的情况,针对每一种情况计算了相应的平衡点并对其进行了稳定性判断。(3)现实群体中个体的数量都是有限的,考虑到随机性对演化结果的影响,本文针对有限群体中任务分配博弈模型的策略演化进行了研究。推导出了任意选择强度下两人参与和多人参与的双策略任务分配博弈模型的固定概率,并探索了相关参数对固定概率的影响。进一步的,得到弱选择下基于两人参与的任务分配博弈模型的固定概率和固定时间,并与中性选择下的结果进行了比较。此外,通过仿真实验验证了理论结果的准确性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   第一节 课题背景及研究意义
  •   第二节 博弈论与复杂网络知识介绍
  •     1.2.1 经典博弈论
  •     1.2.2 演化博弈论
  •     1.2.3 复杂网络主要统计特性
  •     1.2.4 典型网络拓扑及其生成规则
  •   第三节 国内外研究现状
  •     1.3.1 任务分配问题研究现状
  •     1.3.2 演化博弈研究现状
  •     1.3.3 复杂网络研究现状
  •   第四节 主要内容与章节安排
  • 第二章 带有懒惰个体的任务分配博弈演化动力学研究
  •   第一节 引言
  •   第二节 带有懒惰个体的任务分配博弈模型
  •   第三节 理论分析及仿真实验
  •     2.3.1 基于复制动力学的理论分析
  •     2.3.2 复杂网络上带有懒惰个体的任务分配博弈的仿真结果
  •   第四节 本章小结
  • 第三章 带有破坏者的任务分配博弈演化动力学研究
  •   第一节 引言
  •   第二节 带有破坏者的任务分配博弈演化描述
  •     3.2.1 带有破坏者的任务分配博弈模型
  •     3.2.2 Smith动力学
  •   第三节 基于Smith动力学对任务分配博弈进行理论分析
  •   第四节 本章小结
  • 第四章 有限群体中任务分配博弈的动力学研究
  •   第一节 引言
  •   第二节 两人参与双策略任务分配博弈模型的研究
  •     4.2.1 两人参与双策略任务分配博弈模型
  •     4.2.2 两人交互博弈规则说明
  •     4.2.3理论分析和仿真实验
  •   第三节 任务分配博弈在弱选择下的固定概率和固定时间
  •     4.3.1 固定概率
  •     4.3.2 平均时间
  •     4.3.3 条件固定时间
  •   第四节 多人参与双策略任务分配博弈模型的研究
  •     4.4.1 多人参与双策略任务分配博弈模型
  •     4.4.2 多人交互博弈规则说明
  •     4.4.3 理论分析和仿真试验
  •   第五节 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   第一节 内容总结与创新点
  •   第二节 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 李巧宇

    导师: 张春燕

    关键词: 任务分配,演化博弈论,合作困境,复杂网络

    来源: 南开大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学,生物学

    单位: 南开大学

    分类号: Q11;O225

    DOI: 10.27254/d.cnki.gnkau.2019.000081

    总页数: 97

    文件大小: 2441K

    下载量: 147

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