智能群體博弈

張春燕，南開大學人工智能學院副教授、博導。長期致力於集群智能和博弈的演化動力學研究，取得了豐碩的理論成果。發表高水平論文 40 餘篇，軟件著作權及專利10 餘項，並主持多項國家自然科學基金項目、省部級項目的研究工作。目前是國際水中機器人聯盟專業委員會委員，中國自動化學會控制理論專業委員會多自主體控制學組委員，中國人工智能學會智能空天系統專業委員會委員，中國海洋學會海洋技術裝備專業委員會委員，中國系統模擬學會，智能物聯系統專業委員會委員，中國人工智能學會智能服務專業委員會委員。
謝廣明 ，北京大學工學院教授，兼任北京大學人工智能研究院、北京大學海洋研究院教授。先後主持包括重點項目在內的多項國家自然科學基金項目，參與多項 973、863 項目，先後獲得國家自然科學獎二等獎、教育廳自然科學獎一等獎、吳文俊人工智能科學技術獎等多項獎勵。擔任多項學術職務，包括國家自然科學基金項目、科技部重點研發計劃會議評審專家，中國模擬學會理事、機器人系統模擬專業委員會主任、中國生產力促進協會服務機器人專業委員會委員等。是國際期刊《Mathematical Problem in Engineering》主編，《Bioinspiration & Biomimetic》，《Scientific Reports》、《International Journal of Advanced Robotic Systems》和《Journal of Engineering》的編委，是國內期刊《水下無人系統學報》、《機器人技術與應用》和《兵工自動化》的編委，2014—2022年連續八年入圍愛思唯爾集團發布的中國高被引學者（Chinese Most Cited Researchers）榜單。

 

目錄

 

 

 

 

 

 

 

 

 

第1章緒論

 

1.1博弈對抗與合作困境

 

1.2演化博弈論及應用

 

1.3促進合作的衍生機制

 

1.4個體智能性和多樣性

 

第2章懶惰個體對任務分配博弈動力學的影響

 

2.1任務分配問題

 

2.2帶有懶惰個體的任務分配博弈模型

 

2.3理論分析及模擬實驗

 

2.3.1基於復制動力學的理論分析

 

2.3.2復雜網絡上帶有懶惰個體的任務分配博弈的模擬結果

 

2.4本章小結

 

第3章孤立者對群體公共品博弈動力學的影響

 

3.1引言

 

3.2閾值公共品博弈模型

 

3.2.1公共品博弈模型

 

3.2.2含孤立者的閾值公共品博弈

 

3.2.3復制動力學方程

 

3.2.4收益計算

 

3.3兩種策略共存

 

3.3.1合作策略（C）和背叛策略（D）共存 

 

3.3.2背叛策略（D）和孤立策略（L）共存

 

3.3.3合作策略（C）和孤立策略（L）共存

 

3.4三種策略共存

 

3.4.1閾值T的影響

 

3.4.2內部平衡點

 

3.5模擬結果匯總

 

3.6本章小結

 

第4章懲罰者對群體博弈動力學的影響

 

4.1引言

 

4.2博弈模型描述

 

4.3團體懲罰對合作演化的影響

 

4.4本章小結

 

第5章策略多樣性在公共品合作演化中的作用

 

5.1引言

 

5.2博弈模型描述

 

5.3動力學結果分析

 

5.4本章小結

 

第6章偶遇在囚徒困境博弈動力學中的影響

 

6.1引言

 

6.2博弈模型描述

 

6.3偶遇對合作演化的影響

 

6.3.1理論分析

 

6.3.2蒙特卡洛結果分析

 

6.4本章小結

 

第7章朋友圈大小對空間博弈動力學的影響

 

7.1引言

 

7.2博弈模型描述

 

7.3動力學結果分析

 

7.4本章小結

 

第8章有限理性個體的群體博弈動力學

 

8.1引言

 

8.2演化博弈模型的固定概率

 

8.2.1演化博弈模型描述及固定概率

 

8.2.2死生過程與弱選擇下的固定概率

 

8.2.3費米函數與弱選擇下的固定概率

 

8.3演化博弈模型的固定時間

 

8.3.1無條件固定時間

 

8.3.2策略A有條件固定時間

 

8.3.3策略B有條件固定時間

 

8.4具體博弈模型的固定概率

 

8.4.1囚徒困境中固定概率

 

8.4.2雪堆博弈中固定概率

 

8.4.3獵鹿博弈中固定概率

 

8.5本章小結

 

第9章“自己差，對手更差”策略對群體合作行為的影響

 

9.1引言

 

9.2優勢策略在復雜網絡中的產生與演化

 

9.2.1復雜網絡中優勢策略的產生方式

 

9.2.2復雜網絡中優勢策略的演化過程

 

9.3基於層次聚類（AGNES）算法的優勢策略聚類

 

9.3.1AGNES聚類算法和PCA降維算法

 

9.3.2不同復雜網絡上的優勢策略聚類結果

 

9.4不同網絡結構下的“自己差，對手更差”策略分析

 

9.5本章小結

 

第10章“自己差，對手更差”策略的適應度和穩定性研究

 

10.1引言

 

10.2優勢策略簇之間的博弈對抗

 

10.2.1模擬實驗設置

 

10.2.2博弈結果及分析

 

10.3“自己差，對手更差”策略與隨機策略的博弈對抗

 

10.3.1單步記憶策略博弈收益差計算

 

10.3.2博弈結果及分析

 

10.4“自己差，對手更差”策略簇內部的博弈對抗

 

10.5“自己差，對手更差”策略與經典策略的性能對比

 

10.6本章小結

 

第11章基於演化博弈的社會困境誘因及合作優化機制研究

 

11.1引言

 

11.2網絡結構的隨機性與異質性誘發背叛行為

 

11.2.1不同復雜網絡的優勢策略聚類及收益分佈

 

11.2.2均衡狀態下群體平均收益的數值分析

 

11.3雙邊背叛情境下合作意願對群體合作水平的影響

 

11.3.1策略值p4與群體合作水平的關聯剖析

 

11.3.2p4作用於群體收益的數值模擬與分析

 

11.4基於強制機制和懲罰機制的合作優化方法

 

11.4.1合作優化機制的控制原理

 

11.4.2合作優化機制的控制效果

 

11.5本章小結

 

第12章動態合作困境中多智能體行為演化

 

12.1引言

 

12.2理論模型與分析

 

12.2.1博弈模型描述

 

12.2.2收益計算與適應度描述

 

12.2.3演化過程中的固定概率與固定時間

 

12.3兩人兩博弈模型的演化博弈動力學分析

 

12.3.1混合博弈模型中合作策略固定概率

 

12.3.2混合博弈模型中合作策略固定時間

 

12.4模擬實驗結果

 

12.4.1混合博弈模型中合作者數量變化

 

12.4.2混合博弈模型中博弈對數量變化

 

12.5本章小結

 

參考文獻