群体智能与演化博弈

目 录
第 1章 绪论 1
1.1 群体智能概述 1
1.2 群体智能的主要应用 1
1.2.1 优化求解 2
1.2.2 协同搜索 8
1.2.3 编队控制 10
1.2.4 协同通信网络 15
1.2.5 大数据分析 16
1.2.6 图像处理 18
1.3 演化博弈理论及相关知识 19
1.3.1 演化博弈论 19
1.3.2 复杂网络 30
1.3.3 任务分配 35
第 2章 基于粒子群优化算法的群体演化博弈 38
2.1 群体演化博弈模型概述 38
2.2 粒子群优化机制 39
2.3 仿真实验与结果分析 41
2.3.1 实验描述与统计结果 41
2.3.2 特殊策略节点 46
本章小结 48
第3章 有限群体中任务分配博弈的动力学 49
3.1 两人参与双策略任务分配博弈模型动力学 49
3.1.1两人参与双策略任务分配博弈模型 49
3.1.2 两人交互博弈规则说明 50
3.1.3理论分析 51
3.1.4 仿真实验 53
3.2 任务分配博弈在弱选择下的固定概率和固定时间 60
3.2.1 固定概率 60
3.2.2 平均时间 61
3.2.3 条件固定时间 62
3.3 多人参与双策略任务分配博弈模型动力学 63
3.3.1多人参与双策略任务分配博弈模型 63
3.3.2 多人交互博弈规则说明 64
3.3.3 理论分析 65
3.3.4 仿真实验 66
本章小结 71
第4章 带有破坏者的任务分配博弈演化动力学 73
4.1 带有破坏者的任务分配博弈演化描述 73
4.1.1 带有破坏者的任务分配博弈模型 73
4.1.2 Smith动力学 75
4.2 基于Smith动力学对任务分配博弈进行理论分析 76
本章小结 90
第5章 基于演化博弈的多智能体覆盖控制 92
5.1 演化博弈的均衡分析 92
5.1.1 稳定进化对策 93
5.1.2 纳什均衡态 95
5.1.3 其他分析方法 96
5.2 多智能体系统的覆盖控制建模 101
5.2.1 覆盖问题概述 101
5.2.2 覆盖控制的评价指标 102
5.2.3 建立基于演化博弈论的覆盖控制模型 104
5.3 基于演化博弈论的覆盖控制算法 105
5.3.1 覆盖控制算法流程 105
5.3.2 关键参数的选取和设计 107
5.4 算法仿真分析 111
5.4.1 小规模系统仿真示例 111
5.4.2 大规模系统仿真示例 115
5.4.3 各项评价性能指标在不同系统规模下的比较 120
5.5 算法控制效果的比较与扩展 124
5.5.1 与其他覆盖控制算法的比较 125
5.5.2 智能体突然加入、退出或停滞的仿真 130
本章小结 136
第6章 基于演化博弈理论的集群编队 138
6.1 集群编队概述 138
6.2 集群编队控制建模与分析 140
6.2.1 基于博弈的编队模型 140
6.2.2 平均收益与群体适合度建模 140
6.2.3 演化过程中的固定概率与策略演化 141
6.3 仿真实验分析 157
6.3.1 实验描述 157
6.3.2 仿真结果与分析 161
本章小结 175
第7章 基于深度优先策略的区域协同搜索 177
7.1 协同搜索概述 177
7.1.1背景介绍 177
7.1.2 研究现状 179
7.2 基于深度优先策略的协同搜索算法 181
7.2.1 搜索问题建模 181
7.2.2 一次搜索流程 183
7.2.3 重复搜索流程 190
7.3 实验设计及结果 197
7.3.1 仿真实验参数 197
7.3.2 一次搜索仿真实验 198
7.3.3 二次搜索仿真实验 201
7.4 未来展望 204
本章小结 204
参考文献 206