导读:本文包含了信息博弈论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力市场,不完全信息博弈,纳什均衡
信息博弈论文文献综述
姚军,祁晖,冯伟[1]（2019）在《基于供电单元的发用电信息博弈技术研究》一文中研究指出以供电单元为单位,以供电单元中发电和用电的收益模型为基础,建立了发用电双方之间的双边不完全信息博弈模型,并证明了该博弈中纳什均衡的存在,提出了通过迭代求出纳什均衡解的步骤。以PJM市场的数据作为算例,验证了所提模型和算法的正确性。(本文来源于《机电信息》期刊2019年30期）
段喆,郭菊娥,冯耕中,贾昊锦[2]（2019）在《基于不完全信息博弈的交通枢纽安保布防策略研究》一文中研究指出近年来,不同国家的交通枢纽多次受到恐怖袭击或其他形式的攻击造成大量人员的伤亡,导致各国均投入大量人力物力发展交通枢纽中的安全措施.文章以安保布防问题中攻击方与防御方信息的深度隐匿性为出发点,研究以攻击者的攻击手段及目标不同、防御者的技术及资源不同形成各种类别的不对称信息博弈情形,构造不完全信息的两人零和贝叶斯博弈模型,以乘客伤亡人数为主要风险评价指标,分析攻击点选择以及安保布防的混合策略,以及相关因素的敏感程度,为防御者的安保布防策略提供建议,最终达到保护交通枢纽中乘客的目标.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2019年10期）
张卫东,李松涛,梁恩平[3]（2019）在《基于完全信息博弈模型的社交媒体用户跟随行为研究》一文中研究指出【目的/意义】通过构建完全信息博弈模型,以引导用户跟随行为,达到控制虚假信息传播的目的。【方法/过程】优化不完全信息博弈模型,构建完全信息博弈模型。通过博弈收益矩阵对该模型进行简化,用数学推导和MATLAB软件进行仿真,还原虚假信息在用户层面上扩散传递的动态过程。【结果/结论】得到了不同情况下网络虚假信息的扩散规律,揭示了用户与用户、用户与网络虚假信息的关系。并为网络监管部门对虚假信息的防控工作提出了相应对策,为广大用户群体提供了可行的建议。(本文来源于《情报科学》期刊2019年08期）
李成霞[4]（2019）在《基于信息博弈的农产品流通探讨》一文中研究指出农业关系着我国粮食安全,同样是经济建设的重要组成部分,农产品流通效率是提升农业经济的关键要素之一。本文从农产品流通模式角度总结当前我国农产品流通方式,并从信息博弈层面分析其存在的问题,提出优化农产品流通模式的建议。(本文来源于《商业经济研究》期刊2019年12期）
闫天伟[5]（2019）在《基于深度学习的不完全信息博弈决策的研究与应用》一文中研究指出人类日常生活中无时无刻不在做着权衡与决定,这些解决问题的场景可以被抽象成博弈决策问题。博弈根据信息的掌握程度可以划分为完全信息博弈和不完全信息博弈两类。不完全信息博弈问题通常是指参与者无法完全掌握博弈过程中的所有信息而进行博弈的过程。在现实生活中譬如商业谈判、信息安全、广告定价、军事推演、游戏娱乐等诸多问题都能够归纳为不完全信息博弈问题。随着人工智能研究的不断深入以及深度学习应用的不断推广,利用深度学习解决不完全信息博弈决策问题已经成为机器博弈领域的研究热点并且具有十分重要的现实意义。目前,解决不完全信息博弈智能决策问题的传统方法是借助增强学习对于博弈问题建模,通过设计奖励函数以及构建博弈树转化博弈问题,再借助博弈树搜索和价值迭代来最终确定和优化关于博弈策略的状态-动作值函数。传统方法在完全信息博弈或者简单的不完全信息博弈场景表现尚可,但是面对复杂背景下的不完全信息博弈,存在值函数无法收敛、博弈树过大以及模型训练十分耗费资源等问题。针对这些问题,本论文提出利用深度学习来求解复杂背景下的不完全信息博弈决策问题的方法,主要完成的研究工作包括以下几个部分:1.设计了基于知识规则的语义分割方法。对博弈智能决策问题进行建模,将不完全信息博弈的可观测信息以及与博弈决策相关的重要信息提取出来并压缩成一个叁维的多通道图像。语义分割方法以博弈规则为基本元素,完整的描述了当前博弈局面下的重要信息,并且基于简单的博弈知识将可能影响决策的关键因素构建成低层次的图像组成部分,克服了传统方法需要构建博弈树的复杂计算,为深度神经网络的训练提供格式友好的数据。2.设计了基于改进的深度残差网络训练不完全信息博弈智能决策模型的方法。考虑到深度学习模型随着神经网络层数不断加深可能出现的梯度消失等问题,本论文在原有的深度残差模型拓扑结构之上,利用多尺度非对称卷积层设计对于图像信息多层次特征提取的优势,再结合多并行分支网络结构增加网络宽度提升网络学习能力的特点,提出Inception+子结构以及多个子结构和残差网络的恒等映射连接而成的新的残差块GoBlock。实验结果表明,基于相同的博弈场景图像数据集,改进的深度残差网络在不完全信息博弈决策的分类预测问题中以77.4%的分类精确度超过其他经典的机器学习和深度学习方法。3.设计了基于深度学习的不完全信息博弈智能决策系统。在一种复杂背景下的多人不完全信息博弈问题(竞技麻将)上,通过真实对战数据训练深度神经网络模型实现了智能决策系统。并且,该系统与其他机器学习算法生成的决策模型进行了博弈对战。与此同时,通过将该系统部署在某款线上竞技麻将应用中与真实的人类选手进行对弈。实验结果表明:本论文提出的智能决策系统在平均得分和平均胜率上相比其他决策系统水平更高。在与一般的人类选手进行5900局对战中,智能决策系统以平均胜率26.471%超过人类选手。通过分析对战回放进一步证明智能决策系统已经具备高水平的博弈决策能力。(本文来源于《南昌大学》期刊2019-05-26）
马连锋[6]（2019）在《非完全信息博弈视角下的财政预算绩效管理研究》一文中研究指出目前,我国政府高度重视预算绩效管理工作,党的十九大明确了财税体制改革的时代方向,《深化财税改革总体方案》确定了财税体制改革的总体要求。2015年开始至今,预算绩效管理改革工作不断试错和完善,积累了丰富的实践经验,下一步,我们政府必将贯彻落实十九大精神,重点抓好财税体制改革工作,依法财政,进一步完善预算管理机制,扩大预算绩效管理的范围,提高预算绩效管理质量。然而,当前我国财政预算绩效管理,无论在制度设计还是在实际操作层面上均存在不足,有待完善。本文通过构建非完全信息博弈模型,分析该模型的贝叶斯纳什均衡解,运用显示原理,把均衡解还原为一个激励相容的财政绩效管理机制,并针对性地提出预算绩效管理各个环节的改革建议及相关举措,以图达到强化支出责任、改进预算分配方式、提高资金使用效益和透明度的财政预算绩效管理改革目的。(本文来源于《教育财会研究》期刊2019年02期）
弭乾坤,吴斌,杜宁,秦晰[7]（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）
张明龙[8]（2019）在《基于不对称信息博弈的贫困救助问题分析》一文中研究指出贫困救助关系人涉及到贫困人员和基层政府等两个群体,由于各自对对方的信息不完全,就会出现信息的不对称,导致双方之间的动态博弈。在贫困救助中,非贫困人员会为了获得救助出现寻租,基层政府为了防止信息的不对称,不断调整策略组合,包括贫困确认和可置信的口头威胁。结论是:(1)基层政府要加大对贫困人员的扶持力度,并对获得救助的人员进行信息确认;(2)为了防止贫困救助被套取,基层政府要做出可置信的口头警告,进行惩罚性承诺。(本文来源于《经济师》期刊2019年04期）
姚瑶[9]（2019）在《不完全信息博弈下内部审计外包的监管策略》一文中研究指出为了解决中小企业审计资源短缺的压力,企业内部审计业务外包成为现实选择。外包可以提高审计独立性,节约审计资源,提高审计质量等。但是这一切都要建立在规范审计的基础上。由于外包是建立在不完全信息的基础上,外包会产生逆行选择和道德风险,这就要求企业对会计师事务所实行严格监管。通过对企业与会计师事务所的博弈过程进行分析,我们发现监管处罚力度提高可以减轻监管强度,社会舆论监督可以提高处罚力度与监管强度之间的替代关系。据此我们从加强监管、健全管理、有效评价,利用社会舆论监督四个方面提出了合理建议。(本文来源于《时代金融》期刊2019年09期）
姚禄仕,赵佳卉[10]（2019）在《区域性股权交易市场融资效率及影响因素研究——基于不完全信息博弈的分析》一文中研究指出文章使用各区域性股权交易市场官网和wind数据库截至2017年7月31日的数据,进行描述性统计和DEA实证分析,发现市场具备一定的融资能力,但是地区差异大,融资效率偏低。结合现行法律法规,总结出市场政策、信息披露制度、挂牌企业质量叁个影响因素。进一步构建不完全信息博弈,揭示各因素对融资企业的最优违约概率和投资者的最优投资概率的限制,提出相关的建议。(本文来源于《华东经济管理》期刊2019年04期）
信息博弈论文开题报告
（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：
近年来,不同国家的交通枢纽多次受到恐怖袭击或其他形式的攻击造成大量人员的伤亡,导致各国均投入大量人力物力发展交通枢纽中的安全措施.文章以安保布防问题中攻击方与防御方信息的深度隐匿性为出发点,研究以攻击者的攻击手段及目标不同、防御者的技术及资源不同形成各种类别的不对称信息博弈情形,构造不完全信息的两人零和贝叶斯博弈模型,以乘客伤亡人数为主要风险评价指标,分析攻击点选择以及安保布防的混合策略,以及相关因素的敏感程度,为防御者的安保布防策略提供建议,最终达到保护交通枢纽中乘客的目标.
（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。
信息博弈论文参考文献
[1].姚军,祁晖,冯伟.基于供电单元的发用电信息博弈技术研究[J].机电信息.2019
[2].段喆,郭菊娥,冯耕中,贾昊锦.基于不完全信息博弈的交通枢纽安保布防策略研究[J].系统科学与数学.2019
[3].张卫东,李松涛,梁恩平.基于完全信息博弈模型的社交媒体用户跟随行为研究[J].情报科学.2019
[4].李成霞.基于信息博弈的农产品流通探讨[J].商业经济研究.2019
[5].闫天伟.基于深度学习的不完全信息博弈决策的研究与应用[D].南昌大学.2019
[6].马连锋.非完全信息博弈视角下的财政预算绩效管理研究[J].教育财会研究.2019
[7].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
[8].张明龙.基于不对称信息博弈的贫困救助问题分析[J].经济师.2019
[9].姚瑶.不完全信息博弈下内部审计外包的监管策略[J].时代金融.2019
[10].姚禄仕,赵佳卉.区域性股权交易市场融资效率及影响因素研究——基于不完全信息博弈的分析[J].华东经济管理.2019