摘要：随着电网中新能源渗透率的增加,传统火电机组调频已无法满足电能质量需求。针对多源场景中传统自动发电控制系统区域控制误差较大的问题,提出一种基于stackelberg博弈与改进深度神经网络(stackelberg game and improved deep neural network,S-DNN)的多源调频协调策略。首先,设计一种改进多层次深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN层、自然梯度提升层、最小二乘支持向量机层顺序递进完成预测、评价、执行动作,输出总调频功率指令。该多层次总调频功率输出模型考虑新能源渗透率对调频系统的动态影响,充分学习历史信息与实时状态中更多的特征,提高了时序调频指令精度。然后基于stackelberg博弈理论,考虑多源调频特征与协同作用,优化各调频源间的功率分配,提高系统二次调频的经济性。最后,通过算例分析验证了提出的多源调频协调策略的有效性。与传统调频方法相比,所提出的S-DNN多源调频协调策略可有效降低区域控制误差与频率偏差,并降低调频成本。

摘要：为了优化海军在海盗活动区域的护航选择决策,更好地保护过往船舶,维护海上运输安全,在对实际护航行动涉及的海军与海盗两方主体博弈关系分析的基础上,建立了一个包括海军和海盗双方在内的非合作非零和stackelberg博弈对双方行为进行描述,并选取双层规划模型将博弈关系进行数学转换.针对该双层规划模型的特点,采用基于灵敏度分析的启发式算法(SAB)对反应函数具体形式进行计算,并进行模型求解算法设计.最后,以索马里海盗活动区域为例进行实例分析,得出海军继续选择亚丁湾进行护航,海盗活动区域将向红海转移的结果,结果也说明了模型与算法的合理性.

摘要：针对工业无线传感器网络通信链路上存在的节点安全问题,提出一种可抵御节点攻击的多层stackelberg博弈模型。选择最佳协作干扰节点协同抵御全双工攻击节点,将合法节点与攻击节点之间的对抗关系以及合法节点间的内部协作关系建模成多层stackelberg博弈模型,分析博弈模型的闭式均衡解;设计分阶最优响应迭代算法求解stackelberg博弈均衡。仿真结果表明,所提的最佳协同干扰节点选择方案对攻击节点具有较好的干扰效果且节省能耗;与其他功率控制模型相比,所提模型可有效增加协作干扰节点的收益,提高协作的积极性。

摘要：针对低成本和小型化低轨卫星的监测角度和方向分辨率相对较低、处理能力和峰值功率受限等因素造成单颗低轨卫星频谱认知能力弱的问题,提出了融合stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法。首先,结合各频谱认知卫星的可用算力、认知性能、处理与传输时延等特性,建立面向多频谱认知任务的协作卫星选择与算力资源分配算法;其次,基于所选择的节点和所分配的算力,设计低复杂度的多星协作频谱认知策略,其可自动辨识频谱空洞、检测干扰和识别调制模式。仿真实验结果表明,相比于单节点认知方法,所设计多星协作频谱认知策略能显著提升认知性能,且相比于对比模型,所设计策略中的模型可在不损失性能时,模型的参数量和浮点运算量降低分别可达96.69%和93.32%。

摘要：针对快速路网和普通道路网所组成的混合路网由于非集中化协同管控而导致的局部拥堵易演变为大规模拥堵现象,以及高峰时段内路网流量压力分配不均衡问题,基于stackelberg博弈过程构建了管理者与用户间对策角色可变的混合路网集中化协同优化模型LC-MPC(可变角色模型预测控制)。将用户服从率作为表征路段流量压力分配的均衡指标,设计角色交换函数实现不同交通状态下领导与跟随关系的转换,并通过模型预测控制(MPC)的中央控制器实现了对混合路网CAC(交通分配与信号控制的组合问题)的同步优化求解,最后与不同控制模型对照以验证设计模型的有效性。分析结果显示,结构集中化程度最高的LC-MPC模型较之其他对照模型在降低路网出行成本上有更好的效果;同时,该模型能将用户服从率稳定在一定范围内,有利于路网流量均衡分配及整体运行稳定。

摘要：为解决复杂的频谱分配问题,引入具有较强并行计算能力的双目标鲸鱼优化算法(WOA),提出一种可以有效反映实际频谱需求的stackelberg博弈,设计一种双目标WOA优化的分布式天线系统(DAS)频谱共享调度算法。仿真结果表明,从最优价格、用户收益等多个指标进行性能对比,所提算法具有较好的频谱共享分配效果,能实现公平有效的频谱分配,为未来通信网络频谱共享模式提供了重要参考。

摘要：针对计算密集型任务卸载时边缘云计算能力有限引起的公平性问题,提出一种基于stackelberg(斯坦克伯格)博弈的资源动态定价策略.首先,分析边缘云系统资源剩余量和用户需求之间的实时关系,设计边缘云网络收益及用户成本函数.然后,通过验证用户之间非合作博弈纳什均衡点的存在性,获得基于完全状态信息下用户成本最低时的最优卸载策略.最后,采用双向迭代搜索算法求解边缘收益问题,获取经价格调整因子调节后的边缘云网络最优定价策略.仿真结果表明:所提算法当计算资源较少时能保证边缘云收益,并在保证用户公平性前提下提高用户服务质量.

摘要：共享经济与电力行业的融合对推动电力市场的发展和电力形态的演变具有积极意义。随着电力市场的开放和新技术的不断推动,分布式资源发展迅速,用户角色发生转变,供需互动更加频繁,以虚拟电厂为代表的新型市场主体在新形势下具有更强的适应能力。通过构建以产消者和云储能(cloud energy storage,CES)为主的虚拟电厂主体,并基于stackelberg博弈理论设计能源共享运营机制,分析供需互动过程,建立以虚拟电厂运营商为领导者,产消者为跟随者的非合作博弈模型。在该模型框架中,上层领导者以利润最大化为目标,下层跟随者追求效用与成本的平衡,利用分布式算法求得使上述模型达到均衡的最优解。最后根据结果分析各方的动态博弈关系,为虚拟电厂的运营和能源共享经济与电力系统的融合提供参考。

摘要：移动互联网技术的快速发展、无线定位技术的进步和移动智能设备的普及使得移动用户可以通过移动智能设备获得各种基于位置的服务,这极大地方便了人们的生活.但是,随着移动用户对位置服务的依赖,位置隐私问题日益严重,用户随时面临着信息泄露的危险,严重时可能会危害到用户的人身及财产安全.本文分析了已有位置隐私保护系统结构和算法的优缺点,提出了一种基于半可信第三方服务的隐私保护系统结构,并设计了一种基于假位置和stackelberg博弈的位置匿名算法.算法将整个位置空间网格化,通过真实的位置服务请求数据计算出网格内用户服务请求的概率分布,在发起过位置服务请求的网格中以一定的规则选择出位置匿名集,代替用户的真实位置发送给位置服务提供商;针对隐私保护要求更高的场景,算法基于stackelberg博弈模型对位置匿名算法进行优化,通过将用户位置隐私的保护模型和攻击者的位置推测模型进行博弈,从而得到更为优化的匿名结果.文章基于滴滴打车数据集对算法进行了验证,实验结果表明,算法可以在满足服务质量要求的前提下保证用户的位置隐私,为用户提供更好的位置服务体验.

摘要：针对异构无线网络资源管理问题,结合多主多从stackelberg博弈模型,提出了一种同时满足网络运营商和用户效用最大的异构无线网络定价和资源分配方案。首先设计了一种基于收益和花费的移动用户效用函数,并证明在运营商的价格确定后,效用函数满足凹函数的条件,保证了移动用户间非合作博弈的纳什均衡点存在。为了获取移动用户的最优带宽策略和运营商的最优价格策略,提出了一种分布式迭代算法。最后通过仿真实验取得了参与者的最优策略和子博弈完美纳什均衡。