摘要：基于演化博弈和多智能体仿真,以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标,研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则,构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型,研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略,为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持.

摘要：基于过度自信和演化博弈,构建多Agent模拟模型,研究网络舆情传播规律。从演化博弈视角构建网络舆情传播模型。结合过度自信理论,设计三种过度自信场景:收益过度自信、成本过度自信,以及收益和成本双重过度自信。进而设计综合考虑自身与邻居历史信息的学习规则,实现不同过度自信场景下舆情传播的多智能体仿真。结果表明:(1)收益过度自信越强,舆情传播收敛速度越快,用户群体更快达到稳定状态;(2)增强成本过度自信,采纳比例降低,群体策略从采纳占优转化为针锋相对;(3)相比收益,成本过度自信更有利于提高舆情扩散稳定性。本文尝试提出行为理论和仿真方法的集成框架,为网络舆情传播研究提供新思路。