进化博弈中基于粒子群优化与拟生灭过程的智能体有限理性进化与合作机制

用群智能方法构建有限理性在进化博弈中理性进化模式，用粒子群优化（PSO）模型描述群体中有限理性个体自我学习和社会学习机制；构造PSO算法和平行PSO算法仿真模拟单群体与多群体策略调整动态；研究有限理性个体长期学习进化的收敛性及与Nash均衡的关系。用拟生灭过程理论建立有持续随机调整的学习进化模型，刻画有限理性个体的学习调整动态，揭示个体理性进化的自然选择规律。通过分析拟生灭过程的极限分布，研究在变化博弈环境中随个体理性进化长期均衡的实现。建立有局部交互作用的群体模型，研究在不同的信息结构下个体知识学习机制与学习方法。通过研究信息结构对个体和种群学习机制和理性进化过程的影响，探讨种群间和种群中个体间出现合作行为的内在机理和条件。以电力市场和两个生物种群为应用实例，为本项目提供进化博弈原型和检验本项目研究成果。本项目旨在建立研究进化博弈的一条较为完整的研究路线和一套较为完整的方法体系。