21世紀(jì)以來,隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化以及互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速發(fā)展,不同組織、不同個體之間的相互聯(lián)系已日趨緊密,尋求穩(wěn)定合作、共同發(fā)展的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略已經(jīng)深入每一個領(lǐng)域中。本文通過在重復(fù)囚徒困境博弈模型(Iterated Prisoner’s Dilemma,IPD)中引入收益流風(fēng)險(Income Stream Risk)的概念,研究了個體追求穩(wěn)定收益,即長期穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展,這一目標(biāo)對個體的合作行為的影響。主要的研究內(nèi)容與創(chuàng)新性工作包括:(1)介紹了合作問題研究的背景、意義以及IPD合作問題研究的基本方法;綜合評述了IPD合作問題的研究現(xiàn)狀,并提出本文研究的關(guān)鍵科學(xué)問題與框架。(2)基于收益流風(fēng)險的概念,將IPD博弈中的風(fēng)險定義為博弈者在所有階段PD博弈中收益的標(biāo)準(zhǔn)差,構(gòu)造了基于收益與風(fēng)險的博弈效用函數(shù);利用基于小生境技術(shù)的雙種群協(xié)同進(jìn)化算法模擬了兩方IPD博弈過程。實驗結(jié)果表明,博弈者的風(fēng)險規(guī)避行為對合作有著顯著的促進(jìn)作用。特別地,盡管先前文獻(xiàn)指出“合作在重復(fù)博弈次數(shù)較少的IPD中很難形成”,本文實驗證明了若IPD中的兩個博弈者均為風(fēng)險規(guī)避者,則雙方在重復(fù)博弈次數(shù)較少時亦能形成高度合作均衡。(3)基于前景理論中的“個體在實際收益低于期望收益時將變得風(fēng)險偏好,在實際收益高于期望收益時將變得風(fēng)險規(guī)避”的結(jié)論,構(gòu)造了agents風(fēng)險態(tài)度與博弈策略協(xié)同演化的多agents演化IPD博弈模型�？疾炝薬gents分別基于歷史收益比較(歷史比較)、社會收益比較(社會比較,即群體平均收益比較)進(jìn)行風(fēng)險態(tài)度調(diào)整時,博弈群體的合作演化結(jié)果。實驗表明,博弈群體在歷史比較下將傾向于風(fēng)險規(guī)避行為;因此,agents之間能形成高度合作均衡;但在社會比較下,agents在相互博弈時將傾向于風(fēng)險偏好行為,僅表現(xiàn)出了較低的合作水平。(4)在上述多agents演化IPD博弈模型中進(jìn)一步引入了agents的局域化博弈以及差異化博弈關(guān)系,研究了agents在局部博弈策略以及差異化博弈策略學(xué)習(xí)下,博弈群體的風(fēng)險態(tài)度調(diào)整對合作行為的影響。實驗結(jié)果表明,在這兩種博弈情形下,博弈群體在歷史比較下仍呈現(xiàn)出了全局合作均衡,并且在社會比較下呈現(xiàn)出了局部合作行為。此外,在對博弈收益進(jìn)行高斯擾動后,發(fā)現(xiàn)在不確定收益下,博弈群體基于社會比較的局部合作要穩(wěn)定于其基于歷史比較的全局合作。
【學(xué)位單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：F224.32
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
        1.1.1 經(jīng)濟(jì)全球化背景下合作的涌現(xiàn)
        1.1.2 本文研究的意義
    1.2 IPD博弈與演化博弈
        1.2.1 IPD博弈
        1.2.2 進(jìn)化算法與演化IPD博弈
    1.3 IPD合作問題的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀
        1.3.1 Axelrod的開創(chuàng)性工作
        1.3.2 基于IPD博弈的合作演化研究
        1.3.3 基于行為實驗的風(fēng)險與合作研究
    1.4 本文研究的關(guān)鍵科學(xué)問題、結(jié)構(gòu)安排及創(chuàng)新點
第二章 考慮收益流風(fēng)險的兩方IPD博弈
    2.1 IPD中的風(fēng)險定義
    2.2 考慮風(fēng)險的IPD策略學(xué)習(xí)
        2.2.1 策略編碼
        2.2.2 基于q-NNR的協(xié)同進(jìn)化算法（TNCL）
    2.3 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
        2.3.1 實驗設(shè)計
        2.3.2 實驗 1：算法TNCL與TCCL的性能比較
        2.3.3 實驗 2：風(fēng)險對IPD合作行為的影響
        2.3.4 實驗 3：噪聲干擾對IPD合作行為的影響
    2.4 結(jié)果討論與啟示
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于動態(tài)風(fēng)險的多agents演化IPD博弈
    3.1 相關(guān)研究
    3.2 演化模型
        3.2.1 博弈關(guān)系
        3.2.2 基于收益的風(fēng)險態(tài)度調(diào)整
        3.2.3 基于效用的博弈策略調(diào)整
        3.2.4 演化實驗設(shè)計
    3.3 實驗結(jié)果分析
        3.3.1 兩個基準(zhǔn)實驗（E0與E1）
        3.3.2 以歷史收益為目標(biāo)收益的風(fēng)險態(tài)度調(diào)整（E2）
        3.3.3 目標(biāo)收益含有社會比較因素的風(fēng)險態(tài)度調(diào)整（E3）
        3.3.4 考慮“Losses Loom Larger than Gains”原則（E4）
        3.3.5 結(jié)果討論與啟示
    3.4 本章小結(jié)
第四章 局部博弈、差異化博弈與合作
    4.1 相關(guān)研究
        4.1.1 局部博弈（Local Interaction, LI）
        4.1.2 差異化博弈（Discriminative Interaction, DI）
    4.2 演化模型
        4.2.1 基于博弈網(wǎng)絡(luò)的局部博弈模型（LI）
        4.2.2 差異化博弈模型（DI）
        4.2.3 不確定收益
    4.3 實驗設(shè)計與實驗結(jié)果
        4.3.1 實驗設(shè)計
        4.3.2 實驗 1：LI模型中的全局合作與局部合作
        4.3.3 實驗 2：DI模型中的全局合作與局部合作
        4.3.4 實驗 3：不確定收益對博弈合作的影響
    4.4 結(jié)果討論與啟示
        4.4.1 實驗結(jié)果總結(jié)
        4.4.2 結(jié)果啟示
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文內(nèi)容與創(chuàng)新性總結(jié)
    5.2 本文局限與研究展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝

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