基于静态非合作博弈的网络报文取样模型

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静态与动态博弈分析

目录摘要 (2)一、完全信息静态博弈 (2)1、背景 (2)2、博弈的假设与建模 (2)3、结合案例博弈分析 (3)4、结论与思考 (4)5、建议 (4)6、小结 (5)二、完全信息动态博弈 (5)1、背景 (5)2、模型的建立与假设 (6)3、分析过程 (7)4、结论 (8)5、建议 (8)6、小结 (9)完全信息问题的博弈分析摘要：通过用博弈分析方法对日常生活中具有现实意义的社会现象和人力资源管理专业问题分析事件发生的本质，从而在各种复杂因素的影响下，找到利益最大化的均衡策略，不仅可以预测参与人的策略选择，更重要是提高自身决策水平和决策质量，实际即是博弈论在现实的运用。

本文选取两个案例作为完全信息静态和动态分析的背景。

关键词：博弈论、现实运用、社会现象、招聘一、完全信息静态博弈完全信息：每个参与人对其他所有参与人的战略选择和支付收益完全了解。

静态博弈：所有参与人在共同决策环境中同时选择行动策略，每个参与人只选择一次。

纳什均衡：在给定的其他参与人选择的前提下，参与人根据自身收益选择的最优战略。

1、背景：“除非有人证物证，否则我不会再去扶跌倒的老人！”广东肇庆的阿华在扶起倒地的70多岁阿婆却遭诬陷后表示。

事发7月15日早上，阿华开摩托车上行人道准备买早餐,看到路边有位老太太跌倒在求救，阿华立刻停下来，扶起老奶奶，殊不知却遭到阿婆的诬陷，随后和阿婆的女婿发生争执。

阿婆被送到医院住院观察。

为调查真相，交警暂扣了阿华的摩托车。

事发后几天，阿华说没睡过一次好觉，还向单位请了几天假，天天在附近找证人，就是为了证实自己清白。

这起社会事件引发了我们的深思：阿婆在路边跌倒，路人是否应该扶起？在这个过程中，跌倒的阿婆是否讹钱与是否采取帮忙的路人构成博弈问题，以下通过完全信息静态博弈模型分析，解析这一社会现象。

2、博弈的假设与建模：假设：参与博弈的双方是理性人，都会选择个人利益最大化的行动。

阿婆和路人是同时做出行动选择，即参与人在决策时不知道对方的策略。

博弈模型汇总

博弈模型汇总如下：
1.合作博弈与非合作博弈：这是根据参与者之间是否可以达成具
有约束力的协议来划分的。

合作博弈强调团队合作和协作，目标是达成共赢；而非合作博弈则强调个人利益最大化，不考虑其他参与者的利益。

2.静态博弈与动态博弈：这是根据参与者做出决策的时间顺序来
划分的。

静态博弈是指所有参与者同时做出决策，或者决策顺序没有影响；动态博弈是指参与者的决策有先后顺序，后行动者可以观察到先行动者的决策。

3.完全信息博弈与不完全信息博弈：这是根据参与者对其他参与
者的偏好、策略和支付函数了解的程度来划分的。

完全信息博弈是指所有参与者都拥有完全的信息，能够准确判断其他参与者的策略和支付函数；不完全信息博弈则是指参与者只拥有部分信息，无法准确判断其他参与者的策略和支付函数。

4.零和博弈与非零和博弈：这是根据所有参与者的总收益是否为
零来划分的。

零和博弈是指所有参与者的总收益为零，一方的收益等于另一方的损失；非零和博弈则是指所有参与者的总收益不为零，各方的收益和损失不一定相关。

5.竞争博弈与合作博弈：这是根据参与者之间是否存在竞争或合
作关系来划分的。

竞争博弈是指参与者之间存在竞争关系，目标是追求个人利益最大化；合作博弈则是指参与者之间存在合作关系，目标是追求共同利益最大化。

6.微分博弈与离散博弈：这是根据决策变量的连续性来划分的。

微分博弈是指决策变量是连续变化的，需要考虑时间、速度等因素；离散博弈则是指决策变量只有有限个可能的取值，通常只考虑状态的变化而不考虑时间、速度等因素。

基于CPN网络的Web正文抽取技术研究

由于非监督式训练算法不需要输入理想输出值, 因此 CPN 网络在隐藏层执行非监督式训练算法, 以解决 BP 网络在训练中进行隐藏层联结权值调整时理想输出未知的问题, 用监督式训练算法解决输出层按系统要求给出指定输出结果的问题。
正是由于以上特性, CPN 网络的训练速度比 BP 网络要快得多, 所需时间大约是 BP网络所需时间的 1% , 这在需要对大量网页进行训练的文本抽取过程中是十分重要的。不过 CPN 网络由于其网络性能问题应用面比较狭窄, 通常在模式识别、模式完善以及信号加强等方面表现较好。 2. 3 模式编码
应用中可能还会增加更多的规则, 因此, 基于视觉 W eb B lock分析法目前还停留在理论层面上, 有待实践的检验。
2 基于文本密度的页面文本抽取研究
本文的研究对象是新闻类页面以及类似布局页面
(比如博客页面, 以下统称内容页面 ) 正文的抽取, 可以采用简单的链接密度为指标来区分内容页面和链接
( 1 )基于模板的方法。这种方法使用包装器 (W rapper) 来抽取网页中感兴趣的内容。包装器是一个程序, 该程序基于页面的布局特征, 针对特定的一组页面, 编写分析器, 解析出正文在页面中的位置。
这种方法的优点是实现简单, 文本抽取的准确率极高。缺点是必须针对特定网站的特定栏目编写专门的包装器, 因此通用性很差, 不适合大规模页面的抽取; 另外页面布局一旦发生变化, 哪怕是十分微小的变化, 都会使原有的分析器失效, 必须重新修改分析器, 如果包装器的数量很大, 代码维护的代价也会相应增加。

移动Ad hoc网络容量分析的非合作规划博弈模型

到的结论和方法具有很大的局限性．为关键的是，更上述研究对于ＭＮＴ节点以争夺网络资源为目的ＡＥ的相互间的竞争性考虑得很少或很简单．因此，已有的ＭＡＥＮＴ容量模型普适性差，于指导构建高质对量的ＭＮＴ还存在着很大困难．ＡＥ文中以上述研究为基础，掉对网络模型的诸抽
（．１重庆大学计算机学院，重庆４０４；．００４２重庆大学软件学院，重庆４０４）００４
摘
要：动Ａｏ移ｄｈｅ网络（ＡＥ）ＭＮＴ的容量是保证其服务质量的关键性质之一．中根据文
ＭＡＥＮＴ中无线信道和链路流量的特性，用网络流理论、色理论及非合作规划博弈理利染
华南理工大学学报（自然科学版）
第３卷第１８２期２１００年１２月
ＪｕｒａｏｈＣｈｎｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｇｏｎｌｏｆＳｕｔｉａＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｙ
ＶＯｌ３８Ｎｏ２＿．１Ｄｅｅｂｒ２０１ｃｍｅ０
关键词：移动自组织网络；量；非合作规划博弈；策略空间；用函数容效
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３
ｄｉ０３６／．ｓ．００５５．００１．１ｏ：．９９ｊｉｎ１０－Ｘ２１．２０２１ｓ６
移动ＡｏｄＨｃ网络（ＮＴ）为一个无中心、ＭＡＥ作
功率和带宽限制、通信模式、由策略、路干扰模型等

基于非合作博弈模型的无线传感器网络多移动节点任务分配

基于非合作博弈模型的无线传感器网络多移动节点任务分配李霞
【期刊名称】《自动化与仪器仪表》
【年(卷),期】2013()6
【摘要】针对随机部署情况下混合无线传感器网络多移动节点任务分配问题,本文分别将参与任务分配的移动节点、待分配的任务以及移动节点完成任务所获收益视为博弈的三要素即博弈参与方、博弈策略和博弈收益,建立起基于非合作博弈数学模型的多移动节点任务预分配方法。

【总页数】2页(P128-129)
【关键词】移动节点;博弈;任务分配
【作者】李霞
【作者单位】甘肃政法学院计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.无线传感器移动节点和非移动节点之间的相互感测优化模型 [J], 雷伟军
2.基于非合作博弈模型的多移动节点任务分配 [J], 李济泽;李科杰;宋萍
3.无线传感器网络节点任务分配模型的建立 [J], 田旺兰;李梦醒;谭跃
4.基于非合作博弈的无线传感器网络覆盖控制算法 [J], 刘浩然;赵赫瑶;邓玉静;王星淇;尹荣荣
5.无线传感器网络中基于节点对链路质量的任务分配 [J], 杨桂松;张兆;莫宇;翟秋红;何杏宇
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非合作博弈模型解决供水不足的通信调度

５．同一级别的需水点若存在按照Ｎａｓｈ均衡解分配后仍不满足需求的部分．则按成本最
＝
ｓ＝（１０，０，０）；ｓ６＝（１，５，２）；５＝（２，５，１）ｓｄ（Ｏ，０，６）可以实现向区域ａ，ｂ，ｅ，ｄ进行水资
非合作博弈模型解决供水不足的通信调度
公式中，Ｈｉ表示需水点ｉ的缺水级别，ｙ：
表示需水点ｉ到救急中心ｋ的距离。２．效益函数在实际调度过程中．收益函数等于调度成
本的倒数：
：
表一需水点缺水情况表
区域编号
区域ａ区域ｂ
缺水数量
１０８
缺水程度
ｌ２
业生产产生严重的影响因此３突发－＂事件发生后．在救急资源有限的情况下．如何对缺水地区进行合理的资源调度是一个非常现实而
棘手的问题本文基于如上现实场景．将其抽
衡解．并按Ｎａｓｈ均衡解对救急中心的水资源
进行调度：
将上述数据代人公式可求得：
总成本ｃ＝ｇ＋口＋Ｑ口＝１０＋１５＋１７＋１８＝６０
是为最优化成本调度策略根据公式可求得此组合策略的各个收益函数．将各个需水点的收益函数代人公式．可得总的效益目标函数为：
ｓ：（１０，０，０）ｓ６＝（１，５，２）Ｓ＝（２，５，１）ｓ＝（Ｏ，０，６）

基于静态贝叶斯博弈的攻击预测模型

基于静态贝叶斯博弈的攻击预测模型
曹晖;王青青;马义忠;罗平
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(24)10
【摘要】提出了基于静态贝叶斯博弈的攻击预测模型.该模型通过模拟攻击者和防御者的攻防行为选择,能预测出理性的攻击者和防御者为最大化各自的收益会选择攻击和防御的概率.预测结果为网络安全管理员进行安全配置提供了有价值的参考依据,从而使被动的检测变为主动的有针对性的防御成为可能.最后介绍了相应的实验过程和结果分析,验证了模型的有效性.
【总页数】3页(P122-124)
【作者】曹晖;王青青;马义忠;罗平
【作者单位】兰州大学,信息科学与工程学院,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,兰州,730000;清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于静态贝叶斯博弈的电动汽车放电电价分析 [J], 孙波;王振兴;赵文会
2.基于静态贝叶斯博弈的SCADA系统安防策略选择 [J], 齐伟钢;彭凝多;黄慧萍
3.基于静态贝叶斯博弈的风险评估方法研究 [J], 余定坤;王晋东;张恒巍;王娜;陈宇
4.基于动态贝叶斯博弈的攻击预测模型 [J], 曹晖;王青青;马义忠;罗平
5.基于元胞自动机和静态贝叶斯博弈的WSN恶意程序传染模型 [J], 张红;沈士根;吴小军;曹奇英
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基于静态贝叶斯博弈的无线传感器网络防御模型

Ｉ．抖缎发 …………………………一
基于静态贝叶斯博弈的无线传感器网络防御模
【摘蔓】基于贝叶斯博弈理论提出了一个无线传感器网络的安全防御模型，给出了该模型的形式化定义，并分析了该模型下存在贝叶斯纳什均衡，实验证明了该模型的有效性，可以有效预测节点的攻击行为。。【关键词】无线传感器网络；网络安全；博弈；防御模型
１．静态贝叶斯博弈防御模型设计定义１．１：静态贝叶斯博弈防御模型（１）参与者（ｐｌａｙｅｒｓ）包括参与者ｉ和参与者Ｊ。参与者ｉ的类型空间为Ｎ，｛Ｎ，Ｎ）（Ｎ表示参与者ｉ是恶意节点，能对网络造成一定的威胁和破坏；Ｎ表示参与者ｉ
是一个纯策略的贝叶斯纳什均衡。当ｃＧ＋ｌｆｙ时对于参与者ｊ来说ａ（Ｎ））＝ｎ。ｔｄｅｆｅｎｄ是最优策
，
略，那么参与者ｉ应该选择ａｉ（Ｎｉ，Ｎ．）＝（ａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ），所以此时（ａｊ（Ｎ，Ｎ），ａ（Ｎ））＝（（ａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ），ｎｏｔｄｅｆｅｎｄ）是一个纯策略是正常节点，不会对网络造成任何破坏）；参与者ｊ的类型空间为Ｎ（Ｎ９）的纳什均衡。（Ｎ；表示参与者ｊ是带有ＩＤｓ的检测节点，能够检测和阻止恶意节点的攻情况３：当ｐ＝ｌ，ｑ＝Ｏ时，即：（ａ（Ｎ，Ｎ），ａ．（Ｎｊｄ））＝（（ｎｏｔａｔｔａｃｋ，ｎｏｔ击）。ａｔｔａｃｋ），ｄｅｆｅｎｄ）当参与者ｉ选择策略ａ，（Ｎ．，Ｎ）＝（ｎｏｔａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ）时，对于参与者ｊ来说ａ．（Ｎｊｄ））＝ｎｏｔｄｅｆｅｎｄ是最优策略，所以（２）行动空间（ａｃｔｉｏｎｓｐａｃｅ）ａ，（Ｎ，，Ｎｉ），ａｉ（Ｎｊｄ））＝（（ｎｏｔａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ），ｄｅｆｅｎｄ）不是一个纯策指每个参与者可以采取的行动。其中Ａ（Ｎｊｄ）＝｛ｄｅｆｅｎｄ，ｎｏｔｄｅｆｅｎｄ）（Ａｊ（Ｎｉ＝（ａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ｝Ａ，（Ｎ．）＝（ｎｏｔａｔｔａｃｋ｝略的ＢＮＥ。（３）先验信念（ｐｒｉｏｒｂｅｌｉｅｆ）情况４：当ｐ＝０，ｑ＝０时，即：（ａ（Ｎ，，Ｎ，），ａ．（Ｎ））＝（（ｎｏｔａｔｔａｃｋ，ｎｏｔ指每个参与者在进行博弈时认为其他参与者是某种类型的先验概ａｔｔａｃｋ），ｎｏｔｄｅｆｅｎｄ），如果参与者ｊ采取策略ａ．（Ｎｊｄ））＝ｎｏｔｄｅｆｅｎｄ，那率，Ｐ（Ｎ）＝ｕ（一个节点是恶意节点的概率）；Ｐ（Ｎ）＝１－ｕ（一个节点是么对于参与者ｉ来说，ａ．（Ｎ．，Ｎ．）＝（ａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ）是最优策略，所以（ａｉ（Ｎｉ，Ｎ．），ａｉ（Ｎｉ））＝（（ｎｏｔａｔｔａｃｋ，ｎｏｔａｔｔａｃｋ），ｎｏｔｄｅｆｅｎｄ）不是一正常节点的概率）；Ｐ（Ｎ，）＝１。（４）收益函数（ｐａｙｏｆｆ）个纯策略ＢＮＥ。指每个参与者选择某种行动所获得的收益。包括Ｅ（Ｎ）、Ｅ（Ｎ）、由以上分析可知，参与者ｉ和参与者Ｊ会按照表２．２所示的ＢＮＥ结果进行博弈，并由此决定各自的最优行动。ＥＪ（Ｎｊ）。

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Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｍｐｏｈｅｆｒａｃｆｎｔｒｎｒｉｎｄｔｃｉｎｓｓｅｓ，ａｅｔｅｒｓｒｃ：Ｉｒｅｏｉｒｖｅｔｅｐｒｏｍｎｅｏｅｗｏｋｉｔｕｓｏｅｅｔｏｙｔｍｇｍｈｏｙｉｎｒｄｃｄｔｍｏｄｌｉｔｕｉｎｐｃｅｓｍｐｉｇｆｒｎｔｒｓｃｒｔ．Ｂａｅｎｔｅｎｌｓｓａｓｉｔｏｕｅｏｅｎｒｓｏａｋｔａｌｎｏｅｗｏｋｅｕｙｉｓｄｏｈａａｙｉｐ－ｐｒａｈｏｔｔｃｎｎｃｏｒｔｖｍｅｔｅｒｏｃｆｓａｉｏ — ｏｐｅａｉｅｇａｈｏｙ，ｔｅｃｏｓｄｓｌｔｏｆｔｅｍｉｅｔａｅｙＮａｈｅｕｌｈｌｅｏｕｉｎｏｈｘｄｓｒｔｇｓｑｉｉｂ—
ｆｃｉｅｅｓｏｈｏｈｔｌｏｔｍｓａｅｉｐｅｔｄ．ＴｈｅｕｔｆｓｍｕａｉｎｉｄｃｔｈａｈＰ— ｅｔｖｎｓｆｔｅｂｔｗｏａｇｒｈｒｎｓｃｅｉｅｒｓｌｓｏｉｌｔｎｉａｅｔｔｔｅＣＩｏＳＡａｒｆｅｔｔｉｉｓｔａｈｈｓｍｏｅｅｆｃｉｕｉｔｅｈｎｔｅＤＤＳＰｖｅｌＡ．ＭｏｅｖｒｈＰＳｈｓｔａｃｅｓｓｍ－ｒｏｅ，ｔｅＣＩＡａｈｅｓｍｅｐａｋｔａ
中式增量取样算法（ＩＳ，ＣＰＡ）以等概率攻击、随机攻击和博弈攻的性能．真结果表明，ＩＳ仿ＣＰＡ算法比ＤＰＡ算法更为有效．ＩＳ算法在３种攻击方ＤＳＣＰＡ
式下均有相同的取样成功率，不仅表明ＣＰＡ算法的稳定性，验证了入侵报文取样模型混合ＩＳ也
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０～５５２１．３０９ｏ：０３６／．ｓ．０１００．０００．０ｓ
基于静态非合作博弈的网络报文取样模型
林辉陈行陶军
（南京大学商学院，南京２０９）１０３（南大学计算机科学与１程学院，京２０９）东＝南１０６
策略的合理性．
关键词：博弈论；ａｈ均衡；网络入侵；报文取样Ｎｓ中图分类号：２４３Ｕ５．Ｆ２．２；４９２文献标志码：Ａ文章编号：０１００（０００－４１５１０ — ５５２１）３０８－０
摘要：为了提高网络入侵检测系统的性能，运用博弈论建立网络入侵报文取样模型．基于静态非
合作博弈的分析思路，通过网络安全系统和网络攻击者调整自身的策略以取得最大化的效用，推导出混合策略Ｎａｈ均衡的解析解，根据该策略设计了网络报文动态取样算法（ＰＡ）集ｓ并ＤＤＳ和
ｍａｉｚｈｉｔｉ．Ａｙａｃｐｃｅｓｓｍｐｉｇａｇｒｔｍ（ｘｍｉｅｔｅｒｕｉｔｌｙｄｎｍｉａｋｔａｌｌｏｉｎｈＤＤＰＡ）ａｄａｃｎｒｌｅｃｅｎＳｎｅｔｉｄｉｒｍｅｔａｚｎ
ｐｃｅｓｓｍｐｉｌｏｔｍ（ＩＳａｋｔａｌｇａｇｒｈｎｉＣＰＡ）ａｅｄｓｎｄａｃｒｉｅｍｘｄｓａｇ．Ｂｅｔｅ — ｒｅｉｅｃｏｄｎｔｔｉｅｒｔｙｙｔｒｅｉｇｇｏｈｔｅｈｈｎ
ｔｕｓｏａｋｔａｐｉｇｏｑｕｌｐｏａｉｔｒｎｏｎｓｎａｅｔｅｒｔａｋｎｏｅ，ｔｅｅ－ｒｉｎｐｃｅｓｓｍｌｎｎｅａ— ｒｂｂｌｙ，ａｄｍｅｓａｄｇｍ —ｈｏｉｙａｔｃｉｇｍｄｓｈｆ
Ｎｅｗｏｋｐｃｅｓｓｍｐｉｇｍｏｅｉｇｂｓｄｏｔｔｏｃｏｅａｉｅｇｍｅｔｒａｋｔａｌｄｌａｅｎｓａｉｎｎ－ｏｐｒｔａｎｎｃｖ
ＬｉｉｎＨｕＣｈｎＨａｇｅｎＴａｕｏＪｎ・
ｒｍｉｄｒｅｙｍａｓｓｃｈｔｏｈｎｔｏｋｄｆｎｅｎｔｃｅｄｕｔｄｔｅｔｔｉｓｔｉｅｖｄｂｅｎｕｈｔａｂｔｅｒｅｅｄｒａｄａａｋｒａｊｓｈｉｓａｇｅｏｕｓｉｗｔｅｒｒｅ
（ＳｈｏｆｕｉｅｓａｊｇＵｎｖｒｔＮｎｉｇ２０９，ｈｎ） ‘ ｃｏｌｓｓ，Ｎｎｉｉｓｙ，ａｊ１０３ＣｉａｏＢｎｎｅｉｎ（ＳｈｏｏｏｐｔｒｃｅｃｎｎｉｅｒｇｏｔｅｓＵｎｖｒｔＮｎｉｇ２０９ＣｉａｃｏｌｆＣｍｕｉｅａｄＥｇｎｅｉ，Ｓｕｈａｔｉｓｙ，ａｊ１０６，ｈｎ）ｅＳｎｎｅｉｎ
第４０卷第３期
２１００年５月
东南大学学报（自然科学版）
ＪＵＲＡＬＯＦＳＴＥＴＵＮＶＲＩＹ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎＯＮＯＵＨＡＳＩＥＳＴＮａａＳｉｅＥｉｏ）ｕｎｉ
Ｖｏ．ＮＯ３１４０．Ｍａ０１ｖ２０