基于特殊个体的网络进化博弈群智合作激发调控王浩淼,魏晨*,邓亦敏北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,飞行器控制一体化技术重点实验室仿生自主飞行系统研究组,北京100083*E-mail:weichen@buaa.edu.cn收稿日期:2021-07-01;接受日期:2021-10-14;网络版发表日期:2022-08-09科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(批准号:2018AAA0102403)和国家自然科学基金项目(批准号:U20B2071,91948204,U1913602,U19B2033)资助摘要引导群体中智能行为的产生与传播是群体智能领域的重要研究方向.相互合作是自然界中常见的群体智能行为.本文建立了一种基于特殊个体的网络进化博弈模型,分析了群体激发合作水平的进化特性以及调控手段.首先通过在规则网络进化博弈模型中建立有效的干预控制体系结构,实现对群集系统的调控作用;然后通过设计基于群体智能的特殊个体控制规则,特殊个体能起到促进合作行为涌现的群智激发作用;最后利用蒙特卡罗仿真方法分析了特殊个体对群体进化特性的影响,并讨论了不同参数条件对合作水平的影响.关键词特殊个体,网络进化博弈,软控制,群智合作激发,蒙特卡罗仿真1引言近年来,群体智能的有关研究得到迅速发展,有关合作现象产生与维持的研究一直以来都受到了不同领域学者的普遍关注.合作与竞争是自然界中常见的博弈关系,与完全不合作者“坐享其成”相比,合作者需要承担额外的代价,是一种对个体生存繁衍不利的行为.然而事实上,合作行为在绝大多数群体中都得到广泛的应用,如自然界中狼群围捕猎物、工蚁寻找食物以及人类社会中的种种合作行为等,这表明合作行为具有其独特的优势机制,体现了群体层面涌现出的智能性[1,2].博弈论是研究群体智能中多个利益主体间的冲突和决策而产生的一门学科,将生物进化理论与经典博弈论相结合,得到了蕴含生物学中自然选择及进化机制的网络进化博弈.与传统进化博弈相比,网络进化博弈中的个体是不完全理性的,通过不断试错和调整策略达到群体的博弈平衡.1992年,Nowak与May[3]发表在Nature上的文章开启了网络进化博弈研究的先河,为揭示群体智能中合作行为涌现与维持机制提供了新的研究框架.以此为起点,学者们对博弈论中影响合作行为的因素进行了广泛而深入的研究.在网络结构的研究中,Realpe-Gómez等人[4]在正则网络以及具有固定连接关系的复杂网络上研究了进化动力学和社会规则对合作行为的影响.在重复博弈机制的研究中,Hong等人[5]研究了囚徒博弈中互惠机制对合作行为的促进作用.Mcavoy等人[6]研究了重复博弈机...
