基于博弈论的城市道路违章停车治理

为改善违章停车问题、提高城市管理水平,运用博弈论理论对城市道路违章停车进行分析 与研究。将停车问题涉及的监督部门、执法人员、驾驶人视为互相竞争者,考虑博弈各方的支付函数和效用最大化,建立监管部门与驾驶人、驾驶人与驾驶人之间的混合博弈模型,得出监管部 门执法成本和驾驶员违章成本的纳什均衡值,获得了违章停车行为中各方的最优效用。研究结果表明：在一定的执法成本下,交通执法者会采取相应的执法力度,驾驶人违章停车的概率会降 低。同时,驾驶人违章收益期望值越高,其违章停车的可能性会越大。不同驾驶人违章停车亦存在博弈现象,是否同时选择违章停车取决于共同的违章成本。当违章成本处于一定水平之下时,驾驶员之间的违章行为会发生传播效应。     

基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价

为研究改进后的动态罚金策略对违章停车现象的抑制作用及策略最优解，本文以驾驶员和执法者两类群体作为博弈主体，在改进的复制动态方程基础上，以社会总成本最小为目标建立动态罚金最优控制模型。讨论了该模型的均衡点及其稳定性，并通过庞特里亚金极小值原理求解该模型的最优解。并对改进前、后动态罚金策略的违章抑制作用和策略成本进行数据仿真检验，仿真结果显示：改进后的动态罚金模型能够找到违章停车问题的合理演化方向，在不断降低违章概率的同时还能减少执法力度；在临界状态下，即动态罚金系数趋于稳定值、执法者保持短时间的持续执法状态，改进的动态罚金策略通过改变常用的罚款方式，即降低罚款金额实现对违章停车问题的治理(在治理违章停车的效率上，临界状态与敏感度最高状态相比，即连续执法与动态执法相比治理速度提高了1倍)；改进后的动态罚金策略较改进前的违章抑制性更强、策略成本更低、执法效力更持久、所需执法力度更低，且短时间内不会出现违章停车周期复现的情景。     

无信控交叉口电动自行车与机动车的冲突博弈研究

电动自行车骑行人与机动车驾驶人是城市道路交通系统的重要参与主体,在无信控交叉口电动自行车和右转机动车可能产生冲突。尤其当交通参与者不严格遵守通行优先权时,极大增加了参与主体交互的复杂性。本文以各交通主体的损失最小为目标,构建直行电动自行车与右转机动车的冲突博弈模型。在考虑两车驾驶人主观心理感知的前提下,引入前景理论价值函数和决策权重函数;根据演化博弈的复制动态方程分析博弈主体行为策略演化过程,得出不同条件下系统的最终稳定策略;利用数值仿真分析不同参数对系统演化的影响。研究结果表明,前景理论相关参数影响系统演化的收敛速度,不影响演化的最终结果;不同风格的电动自行车骑行人制定通行和让行决策时,表现出的风险偏好不同;互让损失的增加对电动自行车和机动车的通行概率起促进上升和抑制下降的作用,而机会损失的作用恰好相反。本文建立的理论模型可用于揭示道路主体在冲突行为中的决策演化规律,为我国城市交通管理控制提供理论依据。     

出租车驾驶员交通违法行为演化博弈模型

为研究违法成本对出租车驾驶员实施违法行为的影响,根据驾照管理方式,对交通违法成本构成及其累积过程进行研究. 通过设置警戒分数线,将出租车驾驶员分为一般和临界两个状态,构建了不同执法策略条件下,出租车驾驶员与交通执法者间的演化博弈模型,并采用仿真手段模拟不同执法及驾照管理条件下,出租车驾驶员的违法策略变化情况. 研究结果显示:执法水平和驾照分扣除程度直接影响违法成本,并决定双方的演化均衡;交通管理者对临界驾驶员采取低于一般驾驶员约30%的执法概率即可达到类似执法效果,临界驾驶员执法成本更低;相同执法水平下,临界驾驶员违法概率低于一般驾驶员;记分周期（1 a）内,每天相同人数更换驾照时,遭交通处罚的一般驾驶员人数相比不更换驾照条件多约10%,且随时间推移人数持续增加. 相关改善措施可考虑调整执法策略或改变驾照更新制度,促使出租车驾驶员驾照资格从一般转入临界状态,有助于遏制其交通违法行为,降低交通执法成本.      

基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析

为研究在政府鼓励措施下出行者和车位拥有者参与共享停车时的策略对共享停车匹配结果的影响，建立出行者和车位拥有者演化博弈模型并进行演化稳定状态分析，结合仿真说明不同收益和成本及策略选择对共享停车的影响。研究结果表明：在政府鼓励措施下双方演化博弈中出行者和车位拥有者均能通过不断学习最终演化至稳定均衡状态，但演化速率和演化波动性受双方收益制约；通过分析发现，想要演化至(使用，共享)状态则需要较高初始比例，可以通过提高收益和减少成本等措施诱导出行者和车位拥有者使用共享停车，同时在初始比例较高时收益分配比例对演化过程也有较大影响。研究发现，当共享平台给出合理收益和支出费用时，政府鼓励 政策对共享停车发展起促进作用。     

基于演化博弈的高速路收费通道选择研究

收费广场拥堵严重影响了高速路的通行效率和安全畅通.为找到驾驶员路径选择博弈的稳定策略,以更好地诱导驾驶员合理选择收费通道,提高收费站通行效率,缓解高速路收费广场拥堵问题,本文以驾驶员为研究对象,运用演化博弈的方法,通过“鹰鸽博弈”模型分析,建立收益矩阵,得到在不同成本条件下的两个演化稳定策略,并借助 MATLAB软件和仿真演化的路径分析,验证了驾驶员在选择收费通道博弈中存在均衡点的分析结果.研究表明,存在混合策略是博弈的均衡点,诱导驾驶员的策略选择向均衡点靠近,能均衡各收费通道的车流量,有效减少收费广场的拥堵现象.     

基于三方演化博弈的城市地铁盈利仿真分析

为改善城市地铁企业长期运营亏损现状,基于演化博弈理论,构建以政府部门、城市地铁企业及乘客为主体的三方演化博弈模型,研究地铁企业盈利模式构建过程中参与主体的策略选择及其博弈均衡,并对模型求解所得演化均衡策略进行数值仿真分析.结果表明:政府干预企业运营的处罚和补贴对政府策略演化有正向影响,政府补贴产生的影响更大;城市地铁企业受企业收益与损失的双重影响,但企业收益的影响会更显著;乘客选择认真监督的概率与其收到的反馈奖励和检举奖励呈正相关关系,且更加关注检举奖励.在此基础上,提出相应对策建议,对提高地铁企业自主发展能力有一定参考价值.     

基于SIR的路边违停行为传播模型研究

为了避免路边违章停车现象的加剧,对违章停车行为的传播规律进行研究.以传染病传播过程与路边违章停车行为传播过程的相似性为切入点,根据传染病SIR模型,建立路边违章停车行为的传播模型.利用相轨线分析和参数分析的方法,得到传播的趋势和阈值,并解释了各传播因子对传播过程的影响.最后选择大连市少年宫附近路段为研究对象进行数据采集,借助Matlab程序对模型和实测数据进行模拟检验分析.研究表明,所建模型能够表达基本的违章停车传播过程,符合路边违章停车的基本规律,对今后制定违停行为的管理措施有重要的意义.     

基于行为惩罚的合作演化研究

针对复杂网络演化博弈中合作的产生与演化,基于二人重复囚徒困境博弈提出了一种基于行为惩罚的博弈策略与网络拓扑结构共演化模型,重点研究了行为惩罚机制对个体策略行为与群体合作水平的影响.在规则小世界网络上验证了该模型.仿真结果表明:行为惩罚能够促进个体合作行为的产生,显著提升群体的合作水平;当系统到达演化稳定状态时,演化产生的小世界网络呈现出异质性与异配性特征,进一步促进了合作行为的演化;网络拓扑结构更新时间尺度的增长促进了更高水平合作的产生.     

小汽车通勤向公共交通转移演化博弈分析

运用演化博弈理论对小汽车通勤向公共交通转移的行为进行建模分析,研究模型主要参数对转移行为的影响.结果表明：要促使小汽车通勤出行向公共交通转移,需要减少不转移者的机会收益,当政策激励力度不足以抵消不转移者的机会收益时,应使政策向区域人口密度高群体倾斜.     

一位全加器优化设计算法的研究

二十世纪九十年代以来,演化硬件技术通过演化算法自动生成数字电路已成为研究热点之一。人们希望通过实现较大规模数字电路的自动设计及优化,来提高设计效率、降低能耗,从而节约现实成本。该文以扩展矩阵编码规则为基础,基于多目标优化技术,结合轮盘赌选择、子电路交叉、自适应变异以及跨时代精英机制组成电路演化优化算法。     

基于进化稳定策略的供应链系统博弈研究

提出基于有限理性的供应链系统成员企业寻求合作博弈是个进化过程,供应链成员企业人博弈的多重均衡导致供应链系统低合作水平状态持续存在.研究发现供应链系统博弈纳什均衡、进化稳定均衡并不一定具有帕累托效率.认为供应链系统从初级到成熟的进化稳定可能实现,成熟供应链系统要求每一阶段博弈必须是严格纳什均衡,即使是针对变异策略组合也要求是严格纳什均衡,供应链系统才可以沿着相对稳定的均衡路径顺利运行.     

政府环境规制下港航系统减排演化博弈研究

针对碳达峰目标下我国港航系统的减排问题，通过构建地方政府、港口和航运公司三方主体参与的港航系统环境规制演化博弈模型，系统分析三方主体的策略选择过程与整体演化稳定性，阐明港航系统内各主体演化趋势的驱动机理。并通过数值仿真分析，讨论三方主体初始策略和地方政府不同奖惩监管机制下港航系统的策略选择。研究结果表明，地方政府主动监管策略的选择与港口和航运公司的低积极减排意愿有关；港口和航运公司积极减排策略的演化速率与彼此的意愿成正比；地方政府在静态奖惩监管机制下，对惩罚强度的调整不影响港口和航运公司的积极减排策略，但低补贴强度会导致两者的消极减排；静态监管机制下，地方政府仅有(高补贴，无惩罚)的单一策略可以使港口和航运公司达成(积极减排、积极减排)的演化均衡；动态监管机制下，地方政府采取(低动态补贴，高静态惩罚)的混合监管策略能够以低成本实现港航系统积极减排策略的演化均衡。     

域约束优化问题的普适免疫进化算法

在免疫进化算法的基础上，针对域约束优化问题，提出了一种普适算法．通过区间变换，该算法在保证所产生的个体分量均能满足相应的区间约束的同时，消除了参数设置的随意性，不仅提高了计算效率，而且增强了算法的统一性，克服了其它进化算法采用罚函数处理域约束问题的不足．多峰函数优化和遗传算法欺骗问题的测试结果表明：与采用罚函数处理域约束问题的免疫进化算法相比，普适算法不仅易于编程，而且能以更快的速度稳健地收敛到全局最优解．     

基于演化博弈的高速公路共谋逃费行为分析

高速公路联网收费的实现使车辆单次收费里程增长,逃费者在节省更高额过路费的诱惑下,增加了对现有联网收费系统的作弊动机.本文以减少公路运营企业因逃费造成的经济损失为目标,利用演化博弈的方法,将监管者(收费稽查员)看成博弈的一方,被监管者（司机和收费站员工）看成博弈的另一方,探讨收费稽查员监管、司机与收费站员工共谋逃费的问题,得到了稽查员选择不监管策略及司机与收费站员工选择共谋逃费策略时的复制动态方程,分析了在司机逃费罚款的机会成本等因素影响下双方的行为演化和演化稳定策略.结果表明,增强对监管者的监管和处罚力度、增加司机逃费成本、降低司机逃费少缴金额的可能性是遏制共谋逃费现象的有效途径.     

复杂系统演化的进化论分析框架

对进化论与复杂系统演化理论相关文献进行综述,介绍进化论和复杂系统演化的研究进展,提出一个基于基因、变异和选择机制的复杂系统演化的进化论分析框架.     

A Novel Evolutionary Feedforward Neural Network with Artificial Immunology

A hybrid algorithm to design the multi-layer feedforward neural network was proposed. Evolutionary programming is used to design the network that makes the training process tending to global optima. Artificial im-munology combined with simulated annealing algorithm is used to specify the initial weight vectors, therefore im-proves the probabiligy of training algorithm to converge to global optima. The applications of the neural network in the modulation-style recognition of analog modulated rader signals demonstrate the good performance of the network.     

一种基于进化博弈论的云计算虚拟计算资源配置模型

目前针对云计算的资源配置策略研究多关注于云计算资源提供商状况,研究云计算资源提供商的虚拟资源调度管理策略,可以提高云计算资源的可靠性和资源利用率.本文针对云应用提供商,提出基于进化博弈论的自适应资源配置模型,以性能目标为进化博弈目标,通过该模型得到最优的资源分配策略.对比实验结果显示,本模型能有效减少资源的使用.