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时间:2019-03-08
《空间网格上基于雪堆模型的合作演化机制分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、目录第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1.3论文的主要工作及结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..41.3.1论文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..41.3.2论文的主要结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..4第二章博弈论相关知识介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.52.1经典博弈论模型介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..52.2进化博弈论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.62.2
2、.1进化博弈论基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.72.2.2网络模型和策略更新规则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9第三章一种新颖的加权机制的雪堆模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..14d.1带边权的空间雪堆博弈模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.143.2加权机制对群体合作行为的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯153.3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..20第四章邻域大小对空间雪堆博弈中群体合作行为的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l4.1本章研究背景介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯214.2不同邻域下的雪堆博弈模型分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯224.3邻域大小对合作行为影响分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..234.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..28第五章作用邻居和学习邻居分离下的空间演化博弈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.295.1本章研究背景介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯295.2作用邻居和学习邻居分离下的空间演化博弈模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.305.3仿真结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..3l5.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..38第六章总结和展望..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯....396.1全文总结⋯⋯⋯
4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..396.2未来展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..39参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯.41发表论文和科研情况说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..46第一章引言1.1研究目的和意义早在中国古代军事巨著《孙子兵法》就曾涉及到博弈论的思想,无论是战争中的军事决策,还是普通到象棋、猜拳等过程中的行为预测,无不体现了博弈思想的精妙。直到1944年,数学家冯·诺依曼(JohnvonYeumann)和经济学家奥斯卡·摩根斯坦(Oska
5、rMorgenstem)共同创作了((TheoryofGamesandEconomicBehaviour))¨j,开创了博弈理论研究的先河,作为研究具有竞争性行为活动的数学理论和方法,人们最初主要利用博弈论来研究指导经济和战略中的决策行为,对个体行为进行预测并优化他们的策略。博弈论严密的逻辑推理,吸引了越来越多的数学家、物理学家开展广泛的研究。由于在现实世界中各种复杂系统可以用复杂网络来表征,比如生活在一定范围内的生物种群之间食物链的存在,以及个体之间间接或直接的相互影响,每个个体并不是单独存在的而是存在于具有特定形态的互相关联作用的复杂网络
6、中;就人类社会群体而言,我们每个人都处在不同的网络中,比如交通网络、通信网络,或者互联网等。随着人人网、FaceBook、微博等社交网络的兴起,我们很容易通过好友去“结交”网络中任何一个陌生人,进一步验证了著名的六度空间理论L2j。随着复杂网络的广泛研究,研究者发现,将博弈个体引入到网络中,考虑现实网络和网络中个体之间的相互作用及作用范围,能更好地解释真实系统中的演化合作行为。因此,尝试新的促进不同演化博弈上的合作行为的研究意义重大。论文研究目的:将现有的演化博弈模型放到复杂网络中,分析研究社会群体的竞争与合作行为,采用合理的策略机制,以促进
7、社会群体合作水平。把邻域大小问题考虑到空间演化模型中,研究博弈中的演化特征和动力学过程,并结合实际社会状况对提出的模型进行分析说明。论文研究意义:深入研究空间博弈在复杂网络上的演化,寻找更符合社会群体中各种不均衡形态的演化机制,能够为自然科学、社会科学领域和工程设计等研究提供有力的理论支持。1.2国内外研究现状传统的博弈论模型中,认定参加博弈的个体或代理是完全理性的,能够客观理性的分析所处的形势并做出判断和决策。然而在实际人类社会或者生物种群中,个体完全理性的行为是微乎其微的,也不可能在每次的博弈过程总是保持理性,错误的判断或感性决策总是不可
8、避免的存在。随着达尔文关于“优胜劣汰,适者生存”的生物进化论的提出,人们将演化理论和博弈理论相结合,合理化了参与博弈个体的决策行为,使其不再第一章引言是理想化的完全
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