非合作博弈论文_王俊社,蒋彤彤,张琛,段强

导读:本文包含了非合作博弈论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:子群,子粒,算法,功率,模型,张伯伦,认知。

非合作博弈论文文献综述

王俊社,蒋彤彤,张琛,段强^[1]（2019）在《异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法》一文中研究指出针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年29期）

杨怀德,陈俞强,骆剑锋^[2]（2019）在《基于非合作博弈的认知无线网络功率控制算法》一文中研究指出为降低认知无线网络节点间的干扰,保证网络的服务质量,文章提出一种基于效益的非合作博弈的功率控制算法。该算法利用博弈原理,使认知用户对发射功率进行非合作博弈;并在理论上证明发射功率存在唯一的纳什均衡解。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的抗噪声能力,还能在保证授权用户和认知用户服务质量的前提下,降低认知用户的发射功率,从而减少用户间的干扰,提升网络的性能。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年09期）

侯丽娜,孙海琳^[3]（2019）在《交通网络下的多厂商两阶段随机非合作博弈问题——基于随机变分不等式》一文中研究指出研究集生产、运输和销售为一体的多个制造商在随机市场环境下的两阶段随机非合作博弈问题.首先,建立了该两阶段随机非合作博弈问题的模型,然后将其转化为两阶段随机变分不等式(Stochastic Variational Inequality,简称SVI).在温和的假设条件下,证明了该问题存在均衡解,并通过Progressive Hedging Method(简称PHM)进行求解.最后,通过改变模型中随机变量的分布和成本参数,分析与研究厂商的市场行为.(本文来源于《运筹学学报》期刊2019年03期）

袁红春,余跃,梅海彬^[4]（2019）在《基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制》一文中研究指出降低功耗是无线传感网研究中的重要问题之一。针对现有无线传感网存在功耗高、能量利用率低等问题,本文提出一种基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制方法。证明了该方法中纳什均衡的存在性和唯一性以及隐马尔可夫模型(HMM)在特定条件下的广义平稳性。通过仿真实验将该算法与已有的基于非合作博弈的控制方法进行比较。仿真结果表明,该算法在能量利用率、收敛性、降低功耗方面均优于原有算法,能够有效延长网络生命周期。(本文来源于《山东农业大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）

刘露萍,贾文生,蔡江华^[5]（2019）在《协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解》一文中研究指出考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年08期）

卿利^[6]（2019）在《无人机蜂群网络非合作博弈的功率控制》一文中研究指出无人机蜂群网络是一种由大量节点组成的分层、多簇结构的无线通信网络。重点研究了多信道条件下功率优化控制问题及措施,提出了一种基于非合作博弈的分布式功率控制方法。该博弈问题的价格因子设计考虑了网络节点重要度因子的影响,每个节点根据连接关系评估得到全网节点的重要度因子。给出了分布式价格功率控制算法。对所提出的算法进行典型场景下的仿真分析,结果表明该算法能够快速收敛,保证簇首、核心节点等高重要度节点的干扰容限,提高网络的可靠性,达到系统总体效用最优。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年07期）

高男^[7]（2019）在《非合作博弈在D2D通信资源分配中的应用》一文中研究指出目前5G时代已经到来,终端直通通信技术(D2D,Device-to-Device)逐渐引起人们的广泛注意,在下一代的蜂窝移动通信系统中它也是关键技术之一。而非合作博弈论以其能够最大化频谱资源利用率的优点成为研究热点。首先对博弈论进行简介;其次重点介绍了几种非合作博弈论与资源分配相结合的研究现状;最后总结了D2D频谱资源分配仍然存在的问题以及未来的研究方向。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年19期）

马天男,杜英,苟全峰,彭丽霖,王超^[8]（2019）在《基于Berge-NS均衡的电力市场多主体非合作博弈竞争模型》一文中研究指出售电侧放开促使了电力市场主体的多向性选择,同时也增强了多元主体间的激烈竞争,而市场外部因素是不确定的,每个市场主体就需要在含不确定性的博弈中研究多元主体间的竞争关系并发展竞价策略,这对于促进电力市场的发展具有重要的意义。在明确市场主体需求的基础上,分别对发电商、售电商和大用户主体构建了市场决策模型;根据Berge-NS均衡模型制定了电力市场多主体非合作博弈竞争的流程和步骤,并利用磷虾群(KH)优化算法对各市场主体竞价策略的动态调整和市场均衡情况进行求解。通过算例仿真对所构建竞争博弈模型及求解算法进行验证,相关结果表明:随着博弈的不断深入和市场信息的积累,市场主体间的竞价策略会逐渐达到均衡状态,从而实现各方收益共赢和协调发展,有效提高了市场效率;同时验证了KH优化算法在求解电力市场多主体博弈竞争问题时的可行性和有效性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年06期）

李卓石^[9]（2019）在《非合作博弈模型在国内股票市场中的应用》一文中研究指出尽管经历了诸多困难和波折,上海证券交易所作为新中国第一个证券交易所于1990年12月19日正式营业。经过了29年的发展,中国股票市场的上市公司数量已经从最初的8家上升为3062家(截止2019年3月21日)。虽然经过了近30年的发展,但中国股市依然存在着诸多问题,尤其是中国股市与欧美发达国家股市相比散户所占比重过大。正是由于中国股票市场是由大量散户所构成,其投资额占中国股票市场市值的比重极高。但由于散户个体所占有的资金和所掌握的信息或消息均无法与大机构,甚至是中小机构者相比。其人数虽然众多,但无法形成“合力”,其利益也经常会被机构投资者通过各种手段所占有。人投资者参与股市的信心常常会受到打击。而从本质来讲,上市公司在股票市场中上市的最主要目的,是为其公司进行融资,以便进一步扩大生产。而作为股市主体的个人投资者,如果其信心受损,势必会影响股市的融资功能。因此,对中国股票市场中大机构和中小机构投资者间,特别是机构投资者和散户间的博弈行为的分析,对于中国股票市场的长期和稳定发展具有重要的意义。本文在国内外相关研究的基础上,以博弈论为工具,基于在中国股票市场中的参与者及博弈论在其中的适用性分析的基础上,建立了机构投资间的以及散户与机构投资者的博弈模型。(1)分析机构投资者与个人投资者的博弈过程,建立了机构投资者和散户博弈的一般模型,并根据中国股票市场的实际情况,提出以机构投资者操盘成功和失败为条件下的,机构投资者和散户追求各自利润最大化的最优结果,并在此基础上对博弈模型进行了进一步的讨论。(2)在机构投资者间的博弈模型中,提出了基于古诺模型、斯塔克博格及张伯伦模型下的机构投资者间的博弈模型,根据提出的博弈模型,对具体的算例进行了分析,如果两机构投资者,期望其两者共同利益最大化,会达成某种“默契”。(本文来源于《长春工业大学》期刊2019-06-01）

王超^[10]（2019）在《非合作博弈条件下的频谱分配研究》一文中研究指出随着分布式认知通信网络及技术的发展,用户之间无法像有中心的认知通信网络一样实行统一的频谱分配策略,目前基于非合作博弈的频谱策略正在成为研究热点。本文首先将系统环境参数与认知用户的效用函数结合,并给出了频谱重构流程与所需模块。通过构建非合作博弈模型,研究该场景下的多种频谱资源分配均衡策略。在持有多种频谱资源的频谱代理商与用户之间,设计相应的效用函数,分析并总结了博弈模型中的竞争行为,证明了所提博弈模型具有唯一纳什均衡解,同时进一步运用一种分布式动态迭代算法,以动态调整各个频谱资源的单位售价。仿真验证了本文所提博弈模型的有效性。其次,本文通过引入惩罚因子来研究、讨论、解决认知用户之间的公平性问题。比如当认知用户不断提高对频谱的需求量时,该认知用户付出的成本开销也越大,导致其自身收益变少,使得单个认知用户不能无限制购买频谱资源来追求自身利益最大化。最后本文研究了一种启发式随机搜索算法——烟花算法求解所提博弈模型的纳什均衡解。考虑到原始烟花算法迭代收敛较慢的问题,本文提出一种基于模拟退火的动态搜索烟花算法。仿真结果表明,运用所提出的改进算法,可以快速迭代收敛到纳什均衡解,获得了一种认知用户间最佳频谱分配策略,也相应的保证了认知用户之间的公平性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-23）

非合作博弈论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

为降低认知无线网络节点间的干扰,保证网络的服务质量,文章提出一种基于效益的非合作博弈的功率控制算法。该算法利用博弈原理,使认知用户对发射功率进行非合作博弈;并在理论上证明发射功率存在唯一的纳什均衡解。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的抗噪声能力,还能在保证授权用户和认知用户服务质量的前提下,降低认知用户的发射功率,从而减少用户间的干扰,提升网络的性能。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

非合作博弈论文参考文献

[1].王俊社,蒋彤彤,张琛,段强.异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法[J].科学技术与工程.2019

[2].杨怀德,陈俞强,骆剑锋.基于非合作博弈的认知无线网络功率控制算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019

[3].侯丽娜,孙海琳.交通网络下的多厂商两阶段随机非合作博弈问题——基于随机变分不等式[J].运筹学学报.2019

[4].袁红春,余跃,梅海彬.基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制[J].山东农业大学学报(自然科学版).2019

[5].刘露萍,贾文生,蔡江华.协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解[J].计算机应用与软件.2019

[6].卿利.无人机蜂群网络非合作博弈的功率控制[J].电讯技术.2019

[7].高男.非合作博弈在D2D通信资源分配中的应用[J].电脑知识与技术.2019

[8].马天男,杜英,苟全峰,彭丽霖,王超.基于Berge-NS均衡的电力市场多主体非合作博弈竞争模型[J].电力自动化设备.2019

[9].李卓石.非合作博弈模型在国内股票市场中的应用[D].长春工业大学.2019

[10].王超.非合作博弈条件下的频谱分配研究[D].北京邮电大学.2019

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