摘要：相较传统的项目交付模式,集成项目交付(Integrated Project Delivery,IPD)模式具有大幅度减少施工工期和降低成本的优势,能够通过共同承担风险和分享收益的方式将各参与方紧密联系在一起并形成一个集成团队。为了对集成项目利益相关方之间的协同行为进行研究,运用演化博弈论分析方法,以IPD项目中的关键利益方——业主、设计方及承包商为主要博弈者,构建三方演化博弈模型,并运用Matlab对博弈过程进行数值仿真分析。结果发现:当h-hn<0时,K_(5)(1,1,0)是系统的稳定点,此时承包商与设计方会倾向于选择积极的方式进行协同,而业主方则会倾向于以消极的方式进行监管;当hn-h<0且B_(2)-A_(2)-q+aq<0时,均衡点K_(8)(1,1,1)是系统的稳定点(ESS),此时三者的策略选择均趋向于积极协同与积极监管。

摘要：由于传统的逆向物流回收模式选择模型在逆向物流回收模式选择时没有进行经济博弈分析,因此选择期望收益率低,无法选择出高收益的逆向物流回收模式。针对这一问题,本文进行基于演化博弈理论的逆向物流回收模式选择,通过建立MSC-MT、MSC-TPT以及MSC-RT三种博弈模型,并计算出不同博弈模型下原材料企业获得利润,选择收益更高的逆向物流回收模式。通过设计仿真实验,结果表明,设计的选择模型选择期望收益率更高,可以选择出高收益的逆向物流回收模式。

摘要：提出一种基于演化博弈理论的多智能体系统协调控制方法.在所建立的数学模型框架中智能体根据其自身的利益,通过局部交互,在博弈竞争中学习,自主调整其行为.根据系统整体性能的要求,通过选择合适的博弈类型、设计适宜的收益计算方法、更新进化规则等,实现对多智能体系统的控制.在演化过程中,无需指定某些特定个体的具体动力学行为,只需通过种群的自适应进化即可实现整体目标.以分工合作问题为例,详细解析所提出的控制方法,通过理论分析和仿真验证该方法可以实现多智能体系统的自适应协调控制.

摘要：新城镇化是对传统城镇化发展的历史反思,能源日益枯竭及生态破坏所导致的不可持续性是新城镇化战略目标实现的重要制约因素,积极开发新能源成为新城镇化的重要课题。鉴于此,文章在新城镇化背景下运用演化博弈的基本理论,构建了新能源投融资机制的演化博弈模型,着重分析了影响各方博弈主体策略选择的因素,以寻求演化稳定策略,并通过数值分析考察了不同初始状态下博弈的动态演化过程。同时,文章针对新能源发展提出了一些政策建议。

摘要：随着区块链技术的发展,科研数据共享的实现方式发生较大变化,但目前对科研人员数据共享意愿的讨论较为不足,因而运用演化博弈理论研究方法,构建基于区块链的科研人员数据共享行为演化博弈模型,并将通证收益率、数据共享风险态度、奖惩力度等因素引入模型中,对区块链技术下科研人员共享意愿进行分析,对主体的数据共享行为演化关系进行推导和仿真验算,进而得出影响数据共享的关键因素。结果发现:该博弈系统存在两个策略均衡点,即博弈双方均选择不进行数据共享,或二者均选择进行数据共享;博弈双方的初始策略选择、通证收益率、数据共享风险态度、奖惩力度等是影响数据共享策略选择的关键因素,其中当共享的数据价值较低时,初期采取较低程度奖励和较高程度惩罚对促进科研人员进行数据共享的效果相同,反之,当科研人员共享的数据价值较高时,初期采取较高程度奖励和较低程度惩罚对促进科研人员进行数据共享的效果相同。从而可见基于区块链技术的奖惩机制可以实现科研人员数据共享相位和共享生态的绑定,消除两者之间的利益冲突,实现激励的相容性。基于研究结论,提出设计动态激励机制、加强平台推广运营和监管力度等建议。

摘要：随着环境压力的不断增大,探讨如何在促进可持续发展的同时促进经济增长变得十分迫切。在这种情况下,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的突破性进展为促进可持续发展开辟了新路径。研究探讨了AI决策系统与人类决策系统在促进可持续发展中作为决策者的特点及其相互作用。通过采用演化博弈论框架并结合前景理论和心理账户理论,研究设计了一系列参数以模拟人类作为非理性决策者的行为。研究结果显示,AI在决策效率和逻辑推理方面表现优越,但人类在考虑道德和整体状况方面具有独特优势。此外,研究进一步探索了将AI与人类决策结合使用的协同潜力,发现企业使用AI决策配合政府的人类决策,比单独使用AI或人类决策时更有助于实现绿色协同发展。研究认为结合AI的技术优势和人类的洞察力,是有效应对环境挑战和推动可持续增长的关键。

摘要：适应性治疗是一种最初为癌症治疗而设计的新型治疗策略,其通过间隔给药的方式维持药物敏感癌细胞在数量上的相对优势,进而通过生长竞争抑制药物耐受癌细胞数量,最终延缓甚至消除常规治疗后期出现的癌细胞耐药现象。本文将围绕适应性治疗策略的相关研究,介绍该治疗策略的理论基础、相关论证进展及在临床治疗癌症和感染中的应用价值,探讨其在临床上的应用前景。