导读:本文包含了不完全信息模型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:不完全,模型,信息,数据,神经网络,星际争霸,环境污染。
不完全信息模型论文文献综述
马永红,李言睿[1]（2019）在《不完全信息下企业合作创新策略的多方博弈模型》一文中研究指出针对投资额的分配、利润的分配、创新产品的销量对企业合作创新概率的影响问题,本文建立了政府、高新技术企业、制造企业的叁方博弈模型。依据技术创新和成果转化2个创新阶段理论,论证政府参与创新的概率与创新产品的扩散量的增长率成正比例关系。研究表明:技术转让费用在一定范围内时,2个阶段合作的概率与投资额及收益的分配比例直接相关;购买创新技术的费用超出制造企业预算时,企业只能选择合作创新或不创新。本文模型企业在信息不对称情况下的合作创新策略提供了一定的理论依据。(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2019年09期）
弭乾坤,吴斌,杜宁,秦晰[2]（2019）在《基于不完全信息博弈模型的信息系统安全风险评估方法》一文中研究指出博弈理论具有的目标对立性、关系非合作性和策略依存性等特征与网络攻防对抗过程保持一致,将博弈理论应用于网络信息安全已经成为研究热点,但目前已有的研究成果大都采用完全信息博弈模型,与网络攻防实际不符。基于此,为提高信息系统风险评估的准确性,本文构建不完全信息条件下的静态贝叶斯攻防博弈模型,将其应用于网络信息系统安全风险评估,构建相应的信息系统安全风险评估算法。通过仿真实验验证了本文模型和方法的有效性,能够对信息系统安全威胁进行科学、有效的评估。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年04期）
蒋玮,吴杰,冯伟,段小峰,汤海波[3]（2019）在《日前电力市场不完全信息条件下的电力供需双边博弈模型》一文中研究指出随着大用户直购电的深入开展,中长期双边交易的市场化和现货交易非市场化之间的矛盾日益凸显,日前电力市场的构建迫在眉睫。建立了在日前电力市场中,电力供需双方间的不完全信息条件下的双边博弈模型,旨在为电力交易供需双方提供一种切实可行的博弈方案,使得双方可以在电力市场中获得最大的利益。模型以直购电价和直购电量作为博弈双方的预测重点,关于直购电价部分,引入发电成本因子,利用协整理论,构建考虑误差修正的直购电价与发电成本的关系模型;直购电量部分则利用相似日法进行预测。最后利用纳什均衡求出双边博弈的均衡解,并通过实例对所提出模型的有效性进行了证明。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年02期）
方淑云[4]（2019）在《基于不完全信息演化博弈的诚信评估模型研究》一文中研究指出B2B电子商务是以“互联网+”为载体的社区生态圈的主体部分,而诚信问题是电商行业能否健康发展的关键。本文结合模糊综合评价法、层次分析法、委托代理模型以及演化博弈论等对B2B电子商务企业诚信评判与演化问题进行了深入探讨。本文从以下叁个方面研究B2B电子商务企业诚信评判与演化问题:1.为了解决B2B电子商务中企业诚信评判局限性的问题,利用层次分析法,结合模糊综合评价法,提出了一种基于模糊层次分析法的企业诚信度评判模型。2.为了描述环境中的不确定因素,增加模型的适应性和预测的准确性,结合委托代理模型,随机扰动项以及演化博弈论,提出了一种委托代理模式下的基于随机扰动的Wright-Fisher多策略诚信演化模型。3.为了遏制企业因自私性进行非诚信交易,引入问责机制,使整个B2B电子商务平台的诚信收益达到最优,有效抑制了B2B电子商务中企业之间欺诈的问题。同时为B2B电子商务中诚信治理问题提供了解决之策,有助于我国电子商务诚信体系建设的发展。针对以往B2B电子商务中企业诚信评判模型不够完善的问题,结合模糊综合评价法和层次分析法,提出了一种基于模糊层次分析法的B2B电子商务中的企业诚信评判模型。进而探讨B2B电子商务中企业诚信未来的发展方向,在不完全信息的情况下,考虑生态社区的复杂性以及环境中不确定因素带来的影响,提出一种委托代理模式下的基于随机扰动的Wright-Fisher多策略诚信演化模型。最后,为了抑制企业因自私性做出的非诚信行为,引入问责机制来激励企业的诚信行为。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
张旭[5]（2018）在《环境污染群体性事件中地方政府与相关利益群体的不完全信息博弈模型》一文中研究指出随着我国经济社会的不断发展,越来越多的大型项目正如火如茶地推进,但现实中很多大型施工项目可能会引发环境污染,对周边居民造成严重干扰,这也导致环境污染群体性事件时有发生。由环境污染引发的群体性事件涉及的利益方主要包括地方政府,周边群众和污染企业,且现实中不同利益群体的利益和信息等存在不一致,这也导致环境污染群体性事件呈现复杂化的趋势。各利益群体的相关行为决策也影响着群体性事件的进一步发展。本文从环境污染群体性事件中“地方政府-周边居民”以及“地方政府-污染企业”的博弈角度,尝试揭示不同利益群体在大量信息不对称的情况下的最优决策机制,从而为地方政府妥善处置环境污染群体性事件提供政策参考。本文分析了环境污染项目引发群体性事件的相关利益群体(即周边居民、污染企业和地方政府)信息不对称下的行为决策,首先,构建地方政府与周边居民不完全信息下同时博弈和序贯博弈模型,比较分析地方政府不同应急策略下的先发优势;其次,构建了周边居民具有信息搜索行为下最优决策模型,分析周边居民存在信息搜索能力下政府补贴和暗箱操作对其策略选择的影响:第叁,构建了地方政府与污染项目企业的不完全信息博弈模型,讨论了环境污染项目立项审批过程中政企博弈和市场均衡等问题。具体研究工作包括如下几方面:第一,基于Nikoofa1和Zhuang应对恐怖主义袭击优化模型等相关文献研究基础上,针对我国群体性突发事件属于人民内部矛盾的定性、以经济利益诉求为主导等特点,构建了抗议群众和地方政府的优化模型,分析了不完全信息下地方政府采取公开和保密政策下项目期望损失和补贴及维稳成本预算分配差异。第二,在Xu和Zhuang的相关文献基础上,结合我国环境污染群体性事件中周边居民行为特征,在不完全信息下下构建周边居民具有信息搜索行为下的决策优化模型,讨论最优策略集合和不同策略下的收益,并进一步分析政府补贴水平和暗箱操作水平对周边居民的不同策略选择的影响。第叁,运用不完全信息博弈理论,将政府与企业在污染项目审批中行为的选择抽象成为不完全信息博弈模型并进行了市场均衡分析,研究不同企业的伪装成本、风险概率及政府误判成本大小之间的关系,以及导致企业和政府的博弈出现不同类型和效率的均衡类型。最后引入政府信息搜索成本函数,考虑政府信息搜索对企业最终决策和整个市场均衡的影响。本文的创新点主要包括以下几方面:第一,本文将从政府采取公开和保密政策视角研究政府不同情境下的项目期望损失和补贴及成本预算分配差异,同时考虑了完全信息和非完全信息下政府不同应急策略的先发优势比较,这将更有利于政府不同策略下的数值分析,也使得影响因素更加明确、清晰。第二,本文将考虑信息搜索行为这一特定情境的周边居民在非完全信息下策略选择,同时分析政府暗箱操作水平和补贴水平对周边居民策略选择的影响。这使得周边居民行为选择更加符合现实,策略选择影响因素更加全面。第叁,本文将探讨不完全信息下政企关于污染项目立项审批的市场均衡。研究政府与企业围绕污染项目前期审批申报博弈行为的产生和作用过程的分析,并引入政府信息搜索成本函数,考虑政府信息搜索和惩罚机制对企业立项申报决策以及市场均衡的影响,使得对影响市场均衡的因素分析更加全面。(本文来源于《东北财经大学》期刊2018-12-01）
张矢的,陈国健,刘曼红,刘小兵[6]（2018）在《机构投资者对股票收益率的影响——基于不完全信息下的资产定价模型研究》一文中研究指出通过理论模型推导,研究了机构投资者对股票收益率的影响。研究结果表明:当市场同时存在个人投资者和机构投资者时,机构投资者基于资金及信息优势,通过增加对认知股票的需求量来提高股票整体市场认知度,从而降低了股票的预期收益率。由此表明,机构投资者对股票的期望收益率比个人要低,机构投资者的存在对股票收益率有负向影响。(本文来源于《财会月刊》期刊2018年22期）
吴俊培,程文辉[7]（2018）在《基于不完全信息博弈模型的预算效率激励机制设计》一文中研究指出绩效预算(PBB)的核心问题是公共产品效率供给的预算制度安排,预算绩效管理是以绩效预算(PBB)为基础。本文构建了不完全信息条件下的部门预算绩效管理模型,分析了绩效信息缺陷对财政、部门博弈策略的影响及导致的后果,提出了整合项目预算、优化绩效目标设置、加强与部门目标管理工作的协调、构建部门间效率竞争机制等建议,设计针对效率的预算激励机制。(本文来源于《财政研究》期刊2018年11期）
王娟,王赟芝,曹芬芳[8]（2018）在《大数据时代政府数据开放共享的博弈分析——基于不完全信息动态模型》一文中研究指出【目的/意义】分析政府与公众在政府数据开放共享中的博弈问题,探讨博弈双方最优均衡策略的选择,对推进我国的政府数据开放共享工作具有启示意义。【方法/过程】基于不完全信息动态博弈模型,运用逆推归纳分析方法分析政府与公众在两回合的博弈中的策略选择与得益。【结果/结论】建议政府部门应积极主动开放共享政府数据,建立健全公众信息沟通渠道,完善政府开放数据的问责机制,形成良好的政府数据开放共享的氛围和趋势。应提高公众数据素养,加强公众数据利用能力。另外需突出学界的责任,展开针对性研究,并参与渗透到政府开放数据的实际工作中来。(本文来源于《情报科学》期刊2018年11期）
尹奇跃,詹东,张俊格,黄凯奇[9]（2018）在《不完全信息下对抗单元预测与估计模型》一文中研究指出战争推演作为真实战争的模拟,可以预先推估战争局势的发展,在现代战争中具有举足轻重的作用。近些年来,涌现了一批战争模拟测试平台,星际争霸作为一款多兵种战争对抗类游戏,一定程度地展现了战争模拟中遇到的各种挑战,如复杂环境,战争迷雾等,成为验证各种人工智能算法的主流平台之一。本文以星际争霸为载体,提出了一种基于深度学习的对抗单元预测与估计模型,这里的对抗单元指的是星际争霸中的作战兵力,该模型可以实现给定状态下生产何种对抗单元的预测。具体来说,作者定义了一系列特征,以提取不同状态下敌我双方信息,同时采用了一系列深度学习算法以获得上述信息到动作的映射,即合理规划兵力。本文测试了上述算法的性能,指出考虑时序信息的循环神经网络模型可以取得更优的预测准确率。最后,本文嵌入上述算法并设计了智能体cpac,与现有智能体的对抗结果进一步展示了所设计智能体的性能。(本文来源于《第六届中国指挥控制大会论文集（下册）》期刊2018-07-02）
王文韬,李晶,张帅,谢阳群[10]（2018）在《基于不完全信息动态博弈模型的电子健康网站用户信任机制研究》一文中研究指出电子健康网站如何获取用户信任成为目前关注的研究热点之一。本文从博弈分析视角出发,博弈双方为电子健康网站和电子健康网站用户,以不完全信息动态博弈模型对电子健康网站用户信任问题进行分析。文章采用逆推归纳法对电子健康网站与电子健康网站用户间的信任博弈顺序进行动态分析,明确各回合中电子健康网站和电子健康网站用户应采取的博弈策略及对应的博弈得益。研究发现,博弈回合数与双方得益成反比关系,即双方博弈回合越多,电子健康网站获取电子健康网站用户的信任及个人信息所发挥的效用越低。最后,本文根据博弈分析的结果,得出减少博弈回合提升用户口碑、整合云服务保护个人信息安全、树立用户隐私资源观以及创新协同移动健康平台信息服务的研究启示,并提出相关建议,为电子健康网站平台建设优化和提升用户信任度提供一定参考和借鉴。(本文来源于《图书情报知识》期刊2018年03期）
不完全信息模型论文开题报告
（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：
博弈理论具有的目标对立性、关系非合作性和策略依存性等特征与网络攻防对抗过程保持一致,将博弈理论应用于网络信息安全已经成为研究热点,但目前已有的研究成果大都采用完全信息博弈模型,与网络攻防实际不符。基于此,为提高信息系统风险评估的准确性,本文构建不完全信息条件下的静态贝叶斯攻防博弈模型,将其应用于网络信息系统安全风险评估,构建相应的信息系统安全风险评估算法。通过仿真实验验证了本文模型和方法的有效性,能够对信息系统安全威胁进行科学、有效的评估。
（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。
不完全信息模型论文参考文献
[1].马永红,李言睿.不完全信息下企业合作创新策略的多方博弈模型[J].哈尔滨工程大学学报.2019
[2].弭乾坤,吴斌,杜宁,秦晰.基于不完全信息博弈模型的信息系统安全风险评估方法[J].计算机与现代化.2019
[3].蒋玮,吴杰,冯伟,段小峰,汤海波.日前电力市场不完全信息条件下的电力供需双边博弈模型[J].电力系统自动化.2019
[4].方淑云.基于不完全信息演化博弈的诚信评估模型研究[D].哈尔滨工程大学.2019
[5].张旭.环境污染群体性事件中地方政府与相关利益群体的不完全信息博弈模型[D].东北财经大学.2018
[6].张矢的,陈国健,刘曼红,刘小兵.机构投资者对股票收益率的影响——基于不完全信息下的资产定价模型研究[J].财会月刊.2018
[7].吴俊培,程文辉.基于不完全信息博弈模型的预算效率激励机制设计[J].财政研究.2018
[8].王娟,王赟芝,曹芬芳.大数据时代政府数据开放共享的博弈分析——基于不完全信息动态模型[J].情报科学.2018
[9].尹奇跃,詹东,张俊格,黄凯奇.不完全信息下对抗单元预测与估计模型[C].第六届中国指挥控制大会论文集（下册）.2018
[10].王文韬,李晶,张帅,谢阳群.基于不完全信息动态博弈模型的电子健康网站用户信任机制研究[J].图书情报知识.2018
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