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空域拥挤资源分配的拍卖方法研究和博弈均衡分析

空域拥挤资源分配的拍卖方法研究和博弈均衡分析
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基于非完全信息博弈的云资源分配模型

计算机研究与发展DOI:10.7544/issn1000‐1239.2016.20150062JournalofComputerResearchandDevelopment53(6):13421351,2016 收稿日期:2015-01-22;修回日期:2015-05-21  基金项目:国家自然科学基金项目(61300195,61402094);河北省自然科学基金项目(F2014501078,F2016501079);辽宁省教育厅科学研究 一般项目(L2013099);河北省科技计划项目(15210146);秦皇岛市科技计划项目(201401A028);东北大学秦皇岛分校校内基金项目(XNB201607) ThisworkwassupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(61300195,61402094),theNaturalScienceFoundationofHeibeiProvinceofChina(F2014501078,F2016501079),theGeneralProjectofLiaoningProvinceDepartmentofEducationScienceResearch(L2013099),theTechnologyPlanningProjectofHebeiProvince(15210146),theScienceandTechnologyResearchProjectofQinhuangdao(201401A0289),andtheSchoolFoundationofNortheasternUniversityatQinhuangdao(XNB201607).基于非完全信息博弈的云资源分配模型 苑 迎 1,2 王翠荣2 王 聪2 任婷婷2 刘冰玉21 (东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110819)2(东北大学秦皇岛分校 河北秦皇岛 066004) (yuanying1121@gmail.com) AnUncompletedInformationGameBasedResourcesAllocationModelforCloudComputing YuanYing1,2,WangCuirong2,WangCong2,RenTingting2,andLiuBingyu21 (CollegeofInformationScience&Engineering,NortheasternUniversity,Shenyang110819)2(NortheasternUniversityatQinhuangdao,Qinhuangdao,Hebei066004) Abstract Consideringthecompetingcharacteristicsundermulti‐tenantenvironmentincloudcomputingandaimingtoimprovetheprofitofboththeresourcesupplyanddemandsides,anuncompletedinformationgamebasedcloudresourceallocationmodelisproposed.Firstly,ahiddenMarkovmodel(HMM)isintroducedtopredictthecurrentbidofserviceprovidersbasedonthehistoricalresourcedemand.Thenagamemodelfordynamicalpricingisestablishedbaseonthepredictedbidvalue.Itcanmotivateserviceproviderstochoosetheoptimalbiddingstrategyinaccordancewithoverallinterestsandsoastoachievemaximumbenefits.Finally,aresourceallocationmodelonthebasisofunitpricesofdifferenttypesofresourcesisputforwardtoguaranteeoptimalgainsforinfrastructureprovider(INP).Theallocationmodelcansupportsynchronousallocationforbothmultiserviceprovidersandvariousresources.Simulationresultsshowthat,inthepricinggamemodel,thepredictedpriceisclosetotheactualtransactionpricewhichislowerthantheactualvaluation,soitcanguaranteetheprofitofserviceproviders;theresourceallocationmodelcansimultaneouslyincreaseinfrastructureprovider’srevenue. Keywords cloudcomputing;virtualization;resourceallocation;uncompletedinformationgame; hiddenMarkovprediction摘 要 针对云环境下相互竞争的多租赁市场运营模式, 以提高资源供求双方利益及资源能效为目标,提出了一种基于非完全信息博弈的云资源分配模型.首先利用隐Markov理论根据服务提供商(serviceprovider,SP)的历史资源需求情况预测其当前出价, 以预测值为基础构建动态博弈定价模型,激励服务

云计算资源池的构建讲课稿

云计算资源池构建必须考虑的五个问题 近日,IDC发布最新中国云计算市场的研究报告。报告显示,2011年中国用户为建设云计算基础架构的投资已经达到2.86亿美元,同比增长42.0%。IDC 预计,中国云计算基础架构市场还将保持高速发展,到2016年其规模将超过10亿美元。可见,建设云计算基础架构已经成为许多企业的计划。 构建一个合理的资源池,是实现从传统的“烟囱式IT”迈向云计算基础架构的第一步。在传统的“烟囱式IT”基础架构中,应用和专门的资源捆绑在一起,为了应对少量的峰值负载,往往会过度配置计算资源,导致资源利用率低下,据统计,在传统的数据中心里,IT资源的平均利用率不到20%。 构建资源池也就是通过虚拟化的方式将服务器、存储、网络等资源全面形成一个巨大的资源池。云计算就是基于这样的资源池,通过分布式的算法进行资源的分配,从而消除物理边界,提升资源利用率,统一资源池分配。 图传统的“烟囱式”IT结构中,应用与固定的资源绑定 作为云计算的第一步,资源池的构建在实现云计算基础架构的过程中显得尤为重要,只有构建了合理的资源池,才能实现云计算的最终目的——按需动态分配资源。那么,在借助虚拟化手段构建资源池时,需要考虑哪些问题?通过与一

些已经或正在实施云计算的企业用户交流时发现,在搭建云计算资源池时,如下五个问题是必须要考虑的。当然,除了这些问题之外,还有其他需要考虑的问题,需要视情况而定。 底层软硬件平台的可靠性 要搭建虚拟资源池,首先需要具备物理的资源,然后通过虚拟化的方式形成资源池。一个物理服务器可以虚拟出几个甚至是几十个虚拟的服务器,每一个虚拟机都可以运行不同的应用和任务。 听到这里,可能很多用户都会感觉到某种危险性,要是这一个物理服务器崩溃了,那这个物理机上的所有虚拟机以及虚拟机上的应用都会受到影响甚至是崩溃(当然,可以去做实时的动态迁移,这是我们后面要谈到的话题)。这就好比是把许多鸡蛋放在一个篮子里,篮子破了,所有的鸡蛋都会摔碎。这对于许多连续性要求较高的用户来说,比如金融、电信等行业的用户,是无法接受的。 为了降低“鸡蛋”全部摔碎的风险,企业用户必须要保证“篮子”的质量。也就是硬件资源(服务器、存储、网络等)的安全性、稳定性。 民族证券信息部主任颜阳表示,“证券行业的核心业务对于业务连续性要求很高,一秒钟的中断都会带来巨大的损失,因此,在搭建资源池的时候,必须要考虑到硬件平台的可靠性”。 资源粒度最小化 “医疗信息化是配合业务流程的,比较复杂,并且跟人的生命健康息息相关,因此云计算平台的安全性十分重要,我们希望把每个元素都放到最小的粒度,打造出与业务流程十分契合的医疗云平台”,首都医科大学附属北京儿童医院信息中心主任孙宏国表示。

(完整版)博弈论知识点总结

博弈论知识总结 博弈论概述: 1、博弈论概念: 博弈论:就是研究决策主体的行为发生直接相互作用时的决策以及这种决策的均衡问题。 博弈论研究的假设: 1、决策主体是理性的,最大化自己的收益。 2、完全理性是共同知识 3、每个参与人被假定为可以对所处环境以及其他参与者的行为形成正确的信念 与预期 2、和博弈有关的变量: 博弈参与人:博弈中选择行动以最大化自己受益的决策主体。 行动:参与人的决策选择 战略:参与人的行动规则,即事件与决策主体行动之间的映射,也是参与人行动的规则。 信息:参与人在博弈中的知识,尤其是其他决策主体的战略、收益、类型(不完全信息)等的信息。 完全信息:每个参与人对其他参与人的支付函数有准确的了解;完美信息:在博 弈过程的任何时点每个参与人都能观察并记忆之前各局中人所选择的行动,否则 为不完美信息。 不完全信息:参与人没有完全掌握其他参与人的特征、战略空间及支付函数等信 息,即存在着有关其他参与人的不确定性因素。 支付:决策主体在博弈中的收益。在博弈中支付是所有决策主题所选择的行动的函数。 从经济学的角度讲,博弈是决策主体之间的相互作用,因此和传统个人决策存在着区别: 3、博弈论与传统决策的区别: 1、传统微观经济学的个人决策就是在给定市场价格、消费者收入条件下,最大化自己 效用,研究工具是无差异曲线。可表示为:maxU(P,I),其中P为市场价格,I为消

费者可支配收入。 2、 其他消费者对个人的综合影响表示为一个参数——市场价格,所以在市场价格既定 下,消费者效用只依赖于自己的收入和偏好,不用考虑其他消费者的影响。但是在博弈论理个人效用函数还依赖于其他决策者的选择和效用函数。 4、博弈的表示形式:战略式博弈和扩展式博弈 战略式博弈:是博弈问题的一种规范性描述,有时亦称标准式博弈。 战略式博弈是一种假设每个参与人仅选择一次行动或战略,并且参与人同时进行选择的决策模型,因此,从本质上来讲战略式博弈是一种静态模型,一般适用于描述不需要考虑博弈进程的完全信息静态博弈问题。 1、参与人集合 : 2、每位参与人非空的战略集 S i 3、每位参与人定义在战略组合 上的效用函数Ui(s1,s2,…,sn). 扩展式博弈:是博弈问题的一种规范性描述。 与战略式博弈侧重博弈结果的描述相比,扩展式博弈更注重对参与人在博弈过程中遇到决策问题时序列结构的分析。 包含要素: 1、 参与人集合 2、 参与人的行动顺序,即每个参与 人在何时行动; 3、 序列结构:每个参与人行动时面 临的决策问题,包括参与人行动时可供选择的行动方案、所了解的信息; 4、 参与人的支付函数。 比较: 1、战略式博弈从本质上来讲是一种静态模型。 2、扩展式博弈从本质上来讲是一种动态模型。 {1,2,...,} n Γ={1,2,...,}n Γ=11 (,...,,...,) n i i n i s s s s ==∏

博弈论浅谈

博弈论浅谈 在查找博弈论课题资料的过程中,不禁发现自己已经深深地被这门数学分支吸引住了。我想,这门学问的魅力主要在于它的实用性,数学中很少有一个方面能够被如此广泛地应用到实际生产实践、解释自然界的现象当中。而博弈论无疑是这其中一个既吸引数学家也吸引着数学“门外汉”的“大众科学”了。 博弈论又称对策论,主要研究斗争性或竞争性现象的理论解决方法,是现代数学的分支,也是运筹学的一部分。博弈论会考虑竞争过程中的个体的预测行为和实际行为,并研究它们的优化以达到最优化策略。一般以1928年数学家、计算机专家冯·诺依曼证明了博弈论的基本原理这一事件作为博弈论正式诞生的标志。发展至今已经渐趋完善,此过程中有许多优秀的学者如冯·诺伊曼、约翰·纳什等为之作了卓越贡献。由于博弈论与经济学类相关甚紧,博弈论中某一理论的研究常常会带来经济学领域的一大突破,正如1994年约翰·纳什作为数学家获诺贝尔经济学奖所体现的一样,这种跨学科的效应在博弈论学中淋漓尽致地体现了出来。 “博弈论”该词在现代社会可以说是脍炙人口,在各种大型讲演和授课中经常能听到,但我个人觉得这个词的翻译不如它的英文源词“Game Theory”一样直白。“Game Theory”如果理解为“游戏的理论”更能够清晰地向一位不了解博弈论的人介绍这门科学。至于上升

到“博弈”的层次当然也是有其原因的。“Games”在当代早已将其内涵和外延延伸至社会科学、自然科学的方方面面,已经不仅仅停留在“游戏”的层面上。广义上来说,一个结构中的群体之间的相互作用构成一个博弈。狭义一点,社会中人群之间或集团之间的合作、承诺、互相利用等也是博弈论的体现。从理论上讲,博弈论是研究理性的行动者相互作用的形式理论,因为博弈论的基本假定是博弈各方的行动者具有推理能力,在具体策略选择时的目的是使自己的利益最大化。博弈论研究的是理性的博弈方之间如何进行策略选择的。由此可知,大到社会的发展、生物的繁衍,小至下棋打牌都可以看作是博弈。这么说来博弈论对于我们来说一点也不陌生,这些不正是与我们息息相关的日常事务?中国人对博弈论自古代就有深入的了解,甚至有将其理论系统化。比如《三十六计》就将当时军事上使用的计谋等集中收集到了一起,这种“计谋”其实就是指导人们的博弈理论。 作为数学的一个分支,且不论博弈论对自然科学的重要性,它还对社会科学有着重要的意义,是社科研究范式中的一种核心工具,以至于我们可称博弈论是“社会科学的数学”,或者说是关于社会的数学。而实际上它正深入到经济学、政治学、社会学等等,被各门社会科学所应用。它还深刻地改变着人们的思维,如人们熟知的“囚徒困境”“海盗分宝石”等问题已经作为经济学、心理学的经典案例;成功企业中的高管与智囊团因善于博弈、制定正确的发展战略而使公司利于不败之地;政府公务员在制订法律、颁布政策时也需要不断利用博弈理论,站在人民的角度看问题从而进一步完善规章制度以促进外

《博弈论原理模型与教程》第06章扩展式博弈第01节.

《博弈论:原理、模型与教程》 第二部分完全信息动态博弈 第6章扩展式博弈 (已精细订正!) 对博弈问题的规范性描述是科学、系统地分析博弈问题的基础。 前面介绍了一种常用的博弈问题描述方式—战略式博弈,虽然这种博弈模型结构简单,只要给出博弈问题的三个基本构成要素(即参与人、参与人的战略集及参与人的支付),就可完成对博弈问题的建模。 但是,由于战略式博弈假设每个参与人仅选择一次行动或行动计划(战略),并且参与人同时进行选择,因此从本质上来讲战略式博弈是一种静态模型,一般适用于描述不需要考虑博弈进程的完全信息静态博弈问题。 虽然战略式博弈也可以对动态博弈问题进行建模,但是从所得到的模型中只能看到博弈的结果,而无法直观地了解到博弈问题的动态特性。 本章将介绍一种新的博弈问题描述方式—扩展式博弈。从扩展式博弈模型中,不仅可以看到博弈的结果,而且还能直观地看到博弈的进程。在介绍扩展式博弈构成的基础上,还将对扩展式博弈的战略和解进行讨论。 6.1 扩展式博弈(文字描述、博弈树描述) 所谓扩展式博弈(extensive form game),是博弈问题的一种规范性描述。与战略式博弈侧重博弈结果的描述相比,扩展式博弈更注重对参与人在博弈过程中所遇到决策问题的序列结构的详细分析。 一般而言,要了解一个博弈问题的具体进程,就必须弄清楚以下两个问题: (1)每个参与人在什么时候行动(决策、选择); (2)每个参与人行动时,他所面临决策问题的结构,包括参与人行动时可供他选择的行动方案及所了解的信息(集)。 [注: 行文中频繁出现的“行动”一词,有两义: 其一,动词的“行动”,指选择、决策。 其二,名词的“行动”,指策略、战略、谋略、行动方案、方案。] 上述两个问题构成了参与人在博弈过程中所遇到决策问题的序列结构。对于一个博弈问题,如果能够说清楚博弈过程中参与人的决策问题的序列结构,那么就意味着知道了博弈问题的具体进程。

博弈论谢识予第四五章参考标准答案

博弈论谢识予第四五章参考答案

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第四章参考答案 2、火车站和机场餐饮商业服务的顾客往往都是一次性的,回头客、常客比较少,这些经济交易具有一次性博弈的特征,它们的价格总是较高而质量又会差一些,顾客也会尽量不在这些地方购买商品和消费。在一般商业区和居民区的餐饮商业服务则回头客和常客较多,有明显的重复博弈特征,在居民区购买商品和消费的老顾客一般能得到比较公平、优惠的价格,还能得到较好的服务,甚至有些还可以信用消费(赊账),因此消费者一般会比较放心地消费。这就是现实生活中重复博弈和一次性博弈效率不同的典型例子之一。 3、从研究对象和问题特征看,有限次重复博弈研究的主要是有明确结束时间的(合作、竞争等)关系,无限次重复博弈研究的主要是没有明确结果时间,或者较长期的关系。 从分析方法的角度,动态博弈和重复博弈分析中常用的逆推归纳法在无限次 16 重复博弈中无法直接运用,因为没有最后一次重复。因此无限次重复博弈分析的主要方法是构造法,即根据特定效率意义等构造了博弈完美纳什均衡。此外,也可以运用某些技巧解决问题,如教材中利用三阶段讨价还价博弈分析无限阶段讨价还价博弈的技巧。 从博弈的结果看,无限次重复博弈的效率往往高于有限次重复博弈,有些在有限次重复博弈中无法实现的效率较高的结果,在无限次重复博弈中有可能实现。例如囚徒的困境型博弈的无限次重复博弈和有限次重复博弈就体现了这种差别。两类重复博弈民间定理的差异也说明了这一点。 最后,在重复次数不多的有限次重复博弈中不一定要考虑得益贴现问题,在我限次重复博弈问题中这是必须考虑的。 上述区别在理论方面最主要的启发是重视有限次和无限次重复博弈的区别,区分研究这两类博弈问题是非常重要的,在实践方面的主要启发是促进和保持经济关系的长期稳定性,对于提高社会经济效率等常常有非常重要的意义。6、用画线法容易找出该博弈的两个纯策略纳什均衡(T,L)和(M,R)。这两个纳什均衡的得益都帕累托劣于(B,S)。一次性博弈中效率较高的(B,S)不可能实现。但该博弈的结构表明存在双方合作的利益,在两次重复博弈中也有构造惩罚机制的条件,因此我会考虑运用试探合作的触发策略争取部分实现(B,S),提高博弈的效率。 我作为博弈方1会采用这样的触发策略:第一次重复采用B;第二次重复时,如果前一次的结果是(B,S),则采用M,如果前一次的结果是其他,则采用T。 如果另一个博弈方有同样的分析能力,或者比较有经验,那么他(或她)也会采用相似的触发策略:在第一次重复时采用S;第二次重复时,如果前一次的结果是(B,S),则采用R,否则采用L。 双方采用上述触发策略构成一个子博弈完美纳什均衡,因此是稳定的。这时候前一次重复实现了(B,S),提高了博弈的效率。 当然,上述触发策略也是有风险的,因为当另一个博弈方不理解和没有采用上述策略时,我的得益会较低。当然如果考虑到人们具有学习进步的能力,而且缺乏分析和学习能力,采用效率较低策略的博弈方长期中会逐步被淘汰掉,那么采用上述触发策略的合理性就得到了进一步的支持。

纳什博弈论的原理与应用的论文

纳什博弈论的原理与应用的论文 1950年和1951年纳什的两篇关于非合作博弈论的重要论文,彻底改变了人们对竞争和市场的看法。他证明了非合作博弈及其均衡解,并证明了均衡解的存在性,即著名的纳什均衡。从而揭示了博弈均衡与经济均衡的内在联系。纳什的研究奠定了现代非合作博弈论的基石,后来的博弈论研究基本上都沿着这条主线展开的。然而,纳什天才的发现却遭到冯·诺依曼的断然否定,在此之前他还受到爱因斯坦的冷遇。但是骨子里挑战权威、藐视权威的本性,使纳什坚持了自己的观点,终成一代大师。要不是30多年的严重精神病折磨,恐怕他早已 站在诺贝尔奖的领奖台上了,而且也绝不会与其他人分享这一殊荣。 纳什是一个非常天才的数学家,他的主要贡献是1950至1951年在普林斯顿读博士学位时做出的。然而,他的天才发现———非合作博弈的均衡,即“纳什均衡”并不是一帆风顺的。 1948年纳什到普林斯顿大学读数学系的博士。那一年他还不到20岁。当时普林斯顿可谓人杰地灵,大师如云。爱因斯坦、冯·诺依曼、列夫谢茨(数学系主任)、阿尔伯特·塔克、阿伦佐·切奇、哈罗德·库恩、诺尔曼·斯蒂恩罗德、埃尔夫·福克斯……等全都在这里。博弈论主要是由冯·诺依曼(1903—1957)创所立的。他是一位出生于匈牙利的天才的数学家。他不仅创立了经济博弈论,而且发明了计算机。早在20世纪初,塞梅鲁(zermelo)、鲍罗(borel)和冯·诺伊曼已经开始研究博弈的准确的数学表达,直到1939年,冯·诺依曼遇到经济学家奥斯卡·摩根斯特恩(oskar morgenstern),并与其合作才使博弈论进入经济学的广阔领域。 1944年他与奥斯卡·摩根斯特恩合著的巨作《博弈论与经济行为》出版,标志着现代系统博弈理论的的初步形成。尽管对具有博弈性质的问题的研究可以追溯到19世纪甚至更早。例如,1838年古诺(cournot)简单双寡头垄断博弈;1883年伯特兰和1925年艾奇沃奇思研究了两个寡头的产量与价格垄断;2000多年前中国著名军事家孙武的后代孙膑利用博弈论方法帮助田忌赛马取胜等等都属于早期博弈论的萌芽,其特点是零星的,片断的研究,带有很大的偶然性,很不系统。冯·诺依曼和摩根斯特恩的《博弈论与经济行为》一书中提出的标准型、扩展型和合作型博弈模型解的概念和分析方法,奠定了这门学科的理论基础。合作型博弈在20世纪50年代达到了巅峰期。然而,诺依曼的博弈论的局限性也日益暴露出来,由于它过于抽象,使应用范围受到很大限制,在很长时间里,人们对博弈论的研究知之甚少,只是少数数学家的专利,所以,影响力很有限。正是在这个时候,非合作博弈———“纳什均衡”应运而生了,它标志着博弈论的新时代的开始!纳什不是一个按部就班的学生,他经常旷课。据他的同学们回忆,他们根本想不起来曾经什么时候和纳什一起完完整整地上过一门必修课,但纳什争辩说,至少上过斯蒂恩罗德的代数拓扑学。斯蒂恩罗德恰恰是这门学科的创立者,可是,没上几次课,纳什就认定这门课不符合他的口味。于是,又走人了。然而,纳什毕竟是一位英才天纵的非凡人物,他广泛涉猎数学王国的每一个分支,如拓扑学、代数几何学、逻辑学、博弈论等等,深深地为之着迷。纳什经常显示出他与众不同的自信和自负,充满咄咄逼人的学术野心。1950年整个夏天纳什都忙于应付紧张的考试,他的博弈论研究工作被迫中断,他感到这是莫大的浪费。殊不知这种暂时的“放弃”,使原来模糊、杂乱和无绪的若干念头,在潜意识的持续思考下,逐步形成一条清晰的脉络,突然来了灵感!这一年的10月,他骤感才思潮涌,梦笔生花。其中一个最耀眼的亮点就是日后被称之为“纳什均衡”的非合作博弈均衡的概念。纳什的主要学术贡献体现在1950年和1951年的两篇论文之中(包括一篇博士论文)。1950年他才把自己的研究成果写成题为“非合作博弈”的长篇博士论文,1950年11月刊登在美国全国科学院每月公报上,立即引起轰动。说起来这全靠师兄戴维·盖尔之功,就在遭到冯·诺依曼贬低几天之后,他遇到盖尔,告诉他自己已经将冯·诺依曼的“最小最大原理”(minimax solution)推到非合作博弈领域,找到了普遍化的方法和均衡点。盖尔

云计算的资源分配现状

云计算的资源分配现状 云计算的资源分配是指在一个共同的云环境中使用者根据一定是使用规则来调度资源的过程。目前云计算资源调度的研究主要集中在三个方面: (1)人工智能算法 人工智能算法是指以学习的方式对解空间进行人工搜索,以减少任务的平均时间,提高资源的利用率 (2)云计算的负载均衡 不同的用户对云计算有不同的需求,云计算必须满足服务器网络带宽、吞吐量、延迟和抖动等负载需求。因此,在进行云计算时,更应该注意云计算的负载均衡。 (3)云计算的能耗管理 数据中心作为云计算的中心,能耗过大,不仅浪费电能,还会降低系统的稳定性,影响环境。因此,加强云计算能耗管理也是云计算资源配置中需要解决的重要问题。 本章小结 本章对于多目标优化、遗传算法、SPEA-II做出了详细的基础知识介绍,通过数学模型以及流程图对于该问题进行了解析分析。通过此小结可大致了解多目标问题的优劣端以及如何利用遗传算法和SPEA-II进行修饰,避免局部最优解,从而获得优秀的目标最优解集。

基于改进 SPEA-II动态资源配置 资源调度方案的实现 通过分组编码和多目标优化模型可知,根据遗传算法在交叉和突变阶段提出的TMR,便可以指出基因的类型及其在染色体上的分布。选择已经分层的Pareto前沿时,使用预筛选操作来维持种群分布的均匀性。当达到一定的进化代数时,上一代种群中平均功耗最低的个体被输出。 MOGAISP可以采用自适应概率突变和交叉概率突变进行遗传操作,以帮助我们防止遗传算法进化的过程陷入局部停滞的状态,保持遗传算法种群的多样性,提高了遗传算法进化和全局最优搜索的速度和能力。MOGAISP选择机制选择EFP种群的最优个体,使EFP种群中的个体尽可能均匀地分布在多维目标空间中,从而减少进化过程中陷入局部最优的可能性。通过改进轮盘赌注的选择策略从EFP种群中随机选择遗传的子代,尽量避免仅选择较优个体进行遗传而陷入局部最优解的缺陷,以提高遗传个体的种群多样性和加速遗传算法的全局搜索能力和速度进化。 TMR规则 物理节点上的虚拟机迁移过程可以被视为一个包装的问题,将项目(虚拟机)的合理的装入每个盒子(物理节点)中,项目的大小代表了资源使用的虚拟机大小,容量的盒子是使用资源物理节点阈值,每个负载都会对应一个资源调度方案。本设计所涉及的物理节点的资源为CPU,因此建立了虚拟机的折线图如图3.1所示。 从图中可以看出,横坐标为CPU,纵坐标为容量,即资源大小。由于不同的应用程序和不同类型的资源对所需要的应用程序的需求不同,当4台虚拟机在物理节点上运行时,不同纬度的节点资源呈现下降趋势,但下降程度不同。 多目标优化模型的建立 物理节点 物理网络节点是一个连接到网络的有源的电子设备,是可以通过通信通道发送、接收或转发信息。而在优化模型中,物理节点的多少是一个重要的参考点。本文用0,1的二维矩阵来模拟单个物理节点在每一时刻每一个虚拟机的位置。0表示每一时刻每一

博弈论与社会科学方法论(潘天群)

通识课 课程中文名称:博弈论与社会科学方法论 课程英文名称:Game Theory and Methodology of Social Sciences 课程代号:开课学期:第一学期(秋学期) 主讲教师:潘天群职称:教授、博导 研究专长:博弈论、逻辑学、科学方法论 所在院系:哲学联系电邮:tqpan@https://www.wendangku.net/doc/b318463227.html, 授课对象:全校二、三年级本科生(不限专业) 一、主讲教师简介: 潘天群,哲学博士,现为南京大学哲学系、南京大学现代逻辑与逻辑应用研究所教授、博士生导师。兼任中国逻辑学会常务理事、中国逻辑学会经济逻辑专业委员会副主任委员。教育部新世纪人才(2006)。曾于2001年9月-2002年2月在美国纽约大学政治学系从事“博弈论中的方法论问题”的访问研究。 主要研究领域为:逻辑学、哲学、博弈论。在《哲学研究》等国内外学术杂志发表学术论文约70余篇。独立出版著作5部:《行动科学方法论》,《博弈生存——社会现象的博弈论解读》、《博弈思维——逻辑使你决策制胜》、《社会决策的逻辑结构》与《合作之道——博弈中共赢方法论》。其中《博弈生存——社会现象的博弈论解读》,自2002年出版以来深受读者欢迎,为畅销书与长销书,已出版第三版。 主持国家社会科学基金项目“博弈论的哲学基础与应用功能研究”(2009)。 二、课程简介 由于“他人”与“我”是既合作又竞争的关系,研究冲突与合作的博弈论自上一世纪由冯?诺依曼等人创立与发展以来,对社会现象表现出强大的解释力,已经成为社会科学的一个通用工具。迄今至少有五位博弈论专家获得诺贝尔经济学奖,许多诺贝尔经济学奖获得者其研究与博弈论相关。博弈论也也渐渐渗透到自然科学(如生物学、人工智能)之中。 本课程突破数理博弈论的框架,结合主讲教师十年来的研究工作,构建适合

云计算中业务配置的纳什均衡

按需服务,资源利用率比较高。冗余可靠性比较好,维护成本比较低,可扩展性能比较强。 1.Target: 多SaaS竞争IaaS资源,提出一个资源分配和管理的即时性高效算法,此算法基于纳什均衡的博弈论思想。 2.Basic knowledge: (1)云计算应用在一个订购模式上收费,终端用户按使用时间付费,而不是一次 性购买终身使用。 (2)互联网应用服务GAE(基于PaaS)和EC2(基于IaaS,用户租用云电脑实现 应用)。 IaaS将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用,用户相当于在使用裸机和磁盘,但用户必须考虑如何才能让多台机器协同工作起来。 PaaS提供应用程序的运行环境,自身负责资源的动态扩展和容错管理,用户应用程序不必过多考虑节点间的配合问题,但是用户的自主权利降低,必须使用特定的编程环境并遵照特定的编程模型。 SaaS针对性更强,它将某些特定应用软件功能封装成服务只提供专门用途的服务供应用调用。 (3)终端用户从基础设施获得收益而不需要实现和维护,也就是用时付费。 (4)SaaS的利润=从SLA下获得的收益—IaaS的花费 SaaS之间竞争IaaS提供的资源,而IaaS也想最大化收益去提供资源。(5)IaaS提供多个业务,每个业务对应一个应用,每个应用需要资源。 SaaS从IaaS中获得服务,与终端用户签订协议(合同)。 一个VM实现一个应用,多个VM可以并行实现同一个应用,分享工作量。 (6)SaaS每个小时都预测WS工作量来分配VMs,估计VM的性能(平均响应时 间Rk),维持一个VM队列实现WS类。 IaaS提供三种VMs:flat VM、on demand VM、on spot VM。 (7)maxθp(SaaS)与maxθk(IaaS) (8)从NASH equilibrium concept,SaaS和IaaS采取一种策略:如果只改变自己的策略不能够提高或者降低他们的收益。 个人思考:文献的思想其实还是基于云的基础思想,在此基础上针对多SaaS问

博弈论经典例子

博弈论经典例子 篇一:《博弈论三大经典案例》 经典的囚徒困境 1950年,由就职于兰德公司的梅里尔弗拉德(MerrillFlood)和梅尔文德雷希尔(MelvinDresher)拟定出相关困境的理论,后来由顾问阿尔伯特塔克(AlbertTucker)以囚徒方式阐述,并命名为"囚徒困境"。经典的囚徒困境如下: 警方逮捕甲、乙两名嫌疑犯,但没有足够证据指控二人入罪。于是警方分开囚禁嫌疑犯,分别和二人见面,并向双方提供以下相同的选择: 若一人认罪并作证检举对方(相关术语称"背叛"对方),而对方保持沉默,此人将即时获释,沉默者将判监xx年。若二人都保持沉默(相关术语称互相"合作"),则二人同样判监半年。若二人都互相检举(互相"背叛"),则二人同样判监2年。 用表格概述如下: 甲沉默(合作) 乙沉默(合作)二人同服刑半年甲认罪(背叛)甲即时获释;乙服刑xx 年乙认罪(背叛)甲服刑xx年;乙即时获释二人同服刑2年 如同博弈论的其他例证,囚徒困境假定每个参与者(即"囚徒")都是利己的,即都寻求最大自身利益,而不关心另一参与者的利益。参与者某一策略所得利益,如果在任何情况下都比其他策略要低的话,此策略称为"严格劣势",理性的参与者绝不会选择。另外,没有任何

其他力量干预个人决策,参与者可完全按照自己意愿选择策略。 囚徒到底应该选择哪一项策略,才能将自己个人的刑期缩至最短?两名囚徒由于隔绝监禁,并不知道对方选择;而即使他们能交谈,还是未必能够尽信对方不会反口。就个人的理性选择而言,检举背叛对方所得刑期,总比沉默要来得低。试设想困境中两名理性囚徒会如何作出选择: 若对方沉默、背叛会让我获释,所以会选择背叛。若对方背叛指控我,我也要指控对方才能得到较低的刑期,所以也是会选择背叛。 二人面对的情况一样,所以二人的理性思考都会得出相同的结论选择背叛。背叛是两种策略之中的支配性策略。因此,这场博弈中唯一可能达到的纳什均衡,就是双方参与者都背叛对方,结果二人同样服刑2年。 这场博弈的纳什均衡,显然不是顾及团体利益的帕累托最优解决方案。以全体利益而言,如果两个参与者都合作保持沉默,两人都只会被判刑半年,总体利益更高,结果也比两人背叛对方、判刑2年的情况较佳。但根据以上假设,二人均为理性的个人,且只追求自己个人利益。均衡状况会是两个囚徒都选择背叛,结果二人判决均比合作为高,总体利益较合作为低。这就是"困境"所在。例子漂亮地证明了:非零和博弈中,帕累托最优和纳什均衡是相冲突的。由囚徒困境可以写出类似的员工困境: 一名经理,数名员工;前提,经理比较苛刻; 如果所有员工都听从经理吩咐,则奖金等待遇一样,不过所有人

博弈论的基础知识与应用

博弈论的基础知识与应用(转) 1 基础知识 博弈论是一种独特的处于各学科之间的研究人类行为的方法。与博弈论有关的学科包括数学、经济学以及其他社会科学和行为科学。博弈论(如同计算科学理论和许多其他的贡献一样)是由约翰.冯.诺伊曼(John von Neumann)创立的。博弈论领域第一本重要著作是诺伊曼与另一个伟大的数理经济学家奥斯卡.摩根斯坦(Oskar Morgenstern)共同写成的《博弈论与经济行为》(The Theory of Games and Economic Behavior)。当然,摩根斯坦把新古典经济学的思想带入了合作中,但是诺伊曼也同样意识到那些思想并对新古典经济学做出了其他的贡献。 ■一个科学的隐喻 由于诺伊曼的工作,在更广阔的人类行为互动的范围内,“博弈”成为了一个科学的隐喻。在人类的互动行为中,结局依赖于两个或更多的人们所采取的交互式的战略,这些人们具有相反的动机或者最好的组合动机(mixed motives)。在博弈论中常常讨论的问题包括:1)当结局依赖于其他人所选择的战略以及信息是完全的时候,“理性地”选择战略意味着什么? 2)在允许共同得益或者共同损失的“博弈”中,寻求合作以实现共同得益(或避免共同损失)是否“理性”?或者,采取侵略性的行动以寻求私人利益而不顾共同得益或共同损失,这是否是“理性”的? 3)如果对2)的回答是“有时候是”,那么在什么样的环境下侵略是理性的,在什么样的情况下合作是理性的? 4)在特定情况下,正在持续的关系与单方退出这种关系是不同的吗? 5)在理性的自我主义者的行为互动中,合作的道德规则可以自然而然地出现吗? 6)在这些情况下,真正的人类行为与“理性”行为是否相符? 7)如果不符,在那些方面不符?相对于“理性”,人们更倾向于合作?或者更倾向于侵略?抑或二者皆是? 因而,博弈论研究的“博弈”包括: 破产 门口的野蛮人(Barbarians at the Gate) 网络战(Battle of the Networks) 货物出门,概不退换(Caveat Emptor) 征召(Conscription) 协调(Coordination) 逃避(Escape and Evasion) 青蛙呼叫配偶(Frogs Call for Mates) 鹰鸽博弈(Hawk versus Dove) Mutually Assured Destruction 多数决定原则(Majority Rule) Market Niche 共同防卫(Mutual Defense) 囚徒困境(Prisoner’s Dilemma) 补贴小商业Subsidized Small Business 公共地悲剧Tragedy of the Commons 最后通牒Ultimatum

云计算部署模型

云计算部署模型 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录,奉献给云计算业外读者,作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢! 下面是正文 一、云计算的四种部署模型概述 1、解读一 云计算有四种部署模型,每一种都具备独特的功能,满足用户不同的需求。 ⑴、公有云 在这种部署模型下,应用程序、资源、存储和其他服务,都由云服务供应商来提供给用户。这些服务多半都是免费的;也有部分按需按使用量来付费。这种部署模型只能使用互联网来访问和使用。同时,它在私人信息和数据保护方面也比较有保证。它通常都可以提供可扩展的云服务,并能高效设置。 ⑵、私有云 这种部署模型的云计算基础设施专门为某一个企业服务;不管是自己管理还是第三方管理,自己负责还是第三方托管,都没有关系。只要使用的方式没有问题,就能为企业带来很显著的帮助。不过,这种部署模型所要面临的是,纠正、检查等安全问题,则需企业自己负责;否则除了问题也只能自己承担后果。此外,整套系统也需要自己出钱购买、建设和管理。这种部署模型,可以非常广泛地产生正面效益。从该部署模型的名称也可看出,它可以为所有者提供具备充分优势和功能的服务。 ⑶、社区云 这种部署模型是建立在一个特定的小组里多个目标相似的公司之间的。它们共享一套基础设施,企业也像是共同前进。所产生的成本,由它们共同承担。因此,所能实现的成本节约效果,也并不很大。社区云的成员,都可以登入云中获取信息和使用应用程序。 ⑷、混合云 混合云是两种或两种以上的云计算部署模型的混合体,如公有云和私有云混合。它们相互独立,但在云的内部又相互结合;可以发挥出所混合的多种云

博弈论

博弈论 是一种处理竞争与合作问题的数学决策方法;研究竞争中参加者为争取最大利益应当如何做出决策的数学方法;根据信息分析及能力判断,研究多决策主体之间行为相互作用及其相互平衡,以使收益或效用最大化的一种对策理论;研究决策主体的行为发生直接相互作用时候的决策以及这种决策的均衡问题。 博弈论是二人在平等的对局中各自利用对方的策略变换自己的对抗策略,达到取胜的目的。博弈论思想古已有之,我国古代的《孙子兵法》就不仅是一部军事著作,而且算是最早的一部博弈论著作。博弈论最初主要研究象棋、桥牌、赌博中的胜负问题,人们对博弈局势的把握只停留在经验上,没有向理论化发展。博弈论考虑游戏中的个体的预测行为和实际行为,并研究它们的优化策略。近代对于博弈论的研究,开始于策墨洛(Zermelo),波雷尔(Borel)及冯·诺伊曼(von Neumann)。 1928年,冯·诺依曼证明了博弈论的基本原理,从而宣告了博弈论的正式诞生。1944年,冯·诺依曼和摩根斯坦共著的划时代巨著《博弈论与经济行为》将二人博弈推广到n人博弈结构并将博弈论系统的应用于经济领域,从而奠定了这一学科的基础和理论体系。1950~1951年,约翰·福布斯·纳什(John Forbes Nash Jr)利用不动点定理证明了均衡点的存在,为博弈论的一般

化奠定了坚实的基础。纳什的开创性论文《n人博弈的均衡点》(1950),《非合作博弈》(1951)等等,给出了纳什均衡的概念和均衡存在定理。此外,塞尔顿、哈桑尼的研究也对博弈论发展起到推动作用。今天博弈论已发展成一门较完善的学科。 博弈的分类根据不同的基准也有所不同。一般认为,博弈主要可以分为合作博弈和非合作博弈。它们的区别在于相互发生作用的当事人之间有没有一个具有约束力的协议,如果有,就是合作博弈,如果没有,就是非合作博弈。从行为的时间序列性,博弈论进一步分为两类:静态博弈是指在博弈中,参与人同时选择或虽非同时选择但后行动者并不知道先行动者采取了什么具体行动;动态博弈是指在博弈中,参与人的行动有先后顺序,且后行动者能够观察到先行动者所选择的行动。通俗的理解:"囚徒困境"就是同时决策的,属于静态博弈;而棋牌类游戏等决策或行动有先后次序的,属于动态博弈。按照参与人对其他参与人的了解程度分为完全信息博弈和不完全信息博弈。完全博弈是指在博弈过程中,每一位参与人对其他参与人的特征、策略空间及收益函数有准确的信息。如果参与人对其他参与人的特征、策略空间及收益函数信息了解的不够准确、或者不是对所有参与人的特征、策略空间及收益函数都有准确的准确信息,在这种情况下进行的博弈就是不完全信息博弈。目前经济学家们现在所谈的博弈论一般是指非合作博弈,由于合作博弈论比非合作博弈论复杂,在理论上的成熟度远远不如非合作博弈论。非合作博弈又分为:完全信

1.3.7 博弈论分析方法的主要特征

博弈论分析方法的主要特征 博弈论已形成一套完整的思想体系和方法论体系。其分析方法具有下列特征: 1. 研究对象的普遍性和应用范围的广泛性 人们的行为之间存在相互作用与相互依赖,不同的行为主体及其不同的行为方式所形成的利益冲突与合作,已成为一种普遍现象,这使博弈论的研究对象具有普遍性。一切涉及到人们之间利益冲突与一致的问题、一切关于竞争或对抗的问题都是博弈论的研究对象。 现实社会中广泛存在的合作与非合作博弈、完全信息与不完全信息博弈的事实,使博弈论的研究内容和应用范围十分广泛,涉及到政治学、社会学、伦理学、经济学、生物学、军事学等诸多领域,在经济学中的应用尤为突出。 2. 研究方法的模型化、抽象化以及涉及学科的综合性 一是运用数学模型来描述所研究的问题,使博弈论的分析更为精确。 二是研究方法具有抽象化的特征,由于博弈论分析大量使用了现代数学,使它所描述和分析的过程及所揭示的结论都带 有抽象、一般化的特点。 三是博弈论分析方法所体现的模式化特征,博弈论为人们提供了一个统一的分析框架或基本范式,从而使博弈论能够分 析和处理其它数学工具难以处理的复杂行为,成为对行为主 体间复杂过程进行建模的最适合的工具。

四是博弈论方法所涉及的学科的综合性。在博弈论分析中,不仅要应用现代数学的大量知识,还涉及到经济学、管理学、 心理学和行为科学等学科。 3. 研究方法的实证性与研究结论的真实性 博弈论中的最佳策略是经济学意义上的最优化,它只回答是什么导致博弈均衡,均衡的结果是什么,所遵循的基本原则是科学结论的客观性和普遍性。从实践上看,博弈论突破了传统的完全竞争、完全信息假定,更加强调决策者的个人理性,强调不完全信息、不完全竞争条件下的经济分析,强调决策个体之间的相互影响和相互作用等外部性,强调通过规则、机制和制度的设计和优化在个人理性得到满足的基础上达到个人理性和集体理性的一致,等等。作为一门方法论科学,除了提供分析和解决博弈问题的独特和新颖的具有战略思维的思想方法以外,还提供了更加贴近现实的分析工具并填补了传统经济分析的许多空白。从这个意义上说,博弈论方法具有实证的特征,使研究结果更具有真实性。

博弈论的基本概念

博弈论的基本概念 ?博弈论是研究两人或多人谋略和决策的理论。 ?博弈论思想古已有之,我国古代的《孙子兵法》就不仅是一部军事著作,而且算是最早的一部博弈论专著。博弈论最初主要研究象棋、桥牌、赌博中的胜负问题,人们对博弈局势的把握只停留在经验上,没有向理论化发展,正式发展成一门学科则是在20世纪初。1928年冯·诺意曼证明了博弈论的基本原理,从而宣告了博弈论的正式诞生。1944年,冯·诺意曼和摩根斯坦共著的划时代巨著《博弈论与经济行为》将二人博弈推广到n人博弈结构并将博弈论系统的应用于经济领域,从而奠定了这一学科的基础和理论体系。纳什的开创性论文《n人博弈的均衡点》(1950),《非合作博弈》(1951)等等,给出了纳什均衡的概念和均衡存在定理。此外,塞尔顿、哈桑尼的研究也对博弈论发展起到推动作用。今天博弈论已发展成一门较完善的的学科。 ?参与者:参与者是指一个博弈中的决策主体,通常又称为参与人或局中人。 参与人的目的是通过合理悬着自己的行动,以便取得最大化的收益。参与者可以是自然人,也可以是团体。 ?信息:信息是指参与者在博弈过程中能了解和观察到的知识。信息对参与者是至关重要,每一个参与者在每一次进行决策之前必须根据观察到的其他参与者的行动和了解到的有关情况作出自己的最佳选择。完全信息是指所有参与者各自选择的行动的不同组合所决定的收益对所有参与者来说是共同知识。

?策略:策略是参与者如何对其他参与者的行动作出反应的行动规则,它规定参与者在什么时候选择什么行动。通常用s i表示参与者i的一个特定策略,用S i表示参与者i的所有可选择的策略的集合(又成为而i的策略空间)。如果n个参与者没人选择一个策略,那么s=(s1,s2,…,s n)称为一个策略组合。 ?收益:收益是在一个特定的策略组合下参与者能得到的确定的效用。通常用u i表示参与者i的收益,它是策略组合的函数。 ?均衡:均衡是所有参与者的最优策略组合,记为s*。 几个经典的博弈实例 ?例一囚徒困境两个共同作案的犯罪嫌疑人被捕,并受到指控。除非至少一人认罪,否则警方无充分证据将他们按最论刑。警方把他们隔离审讯,并对他们说明不同行动所带来的后果。如果两人都采取沉默的抗拒态度,因警方证据不足,两人将均被判为轻度犯罪入狱一个月;如果双方都坦白,根据案情两人将被判入狱六个月;如果一个招认而另一个拒不坦白,招认者因由主动认罪立功的表现将立即释放,而另一人将被判入狱九个月。

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