7篇关于演化博弈论的计算机毕业论文

今天分享的是关于演化博弈论的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到演化博弈论等主题,本文能够帮助到你

电商直播情境下的消费者群体行为与状态演化研究

这是一篇关于电子商务,直播,演化博弈论,传播动力学,消费者的论文, 主要内容为随着互联网和电子商务平台的发展,网络购物已成为深入人民生活的一种消费方式,网络购物行业积累了庞大的消费者群体。近年来,我国直播行业发展欣欣向荣,寻求新商业机会的电子商务平台开始将电商与直播的形式相结合,推出电商直播的新型营销模式。电商直播市场自形成以来呈现快速增长的态势,其用户量现已占据整个互联网市场的半壁江山。与传统的网络购物不同,电商直播具有实时性、互动性的特点,能够高效、及时地为消费者提供商品信息,辅助消费者进行购物决策,同时还可以为消费者提供互动平台,增强消费的购物体验。对于平台和商家来说,电商直播能够减少营销成本,提高销售效率,也能够增进其与消费者之间的信任。本文考虑平台以及主播因素的影响,分析消费者的互动状态以及购物行为并对消费者进行分类。基于互动状态可以相互影响、购物行为可以发生改变、个体类型可以发生转化的原理,建立电商直播平台消费者群体演化博弈模型,探究消费者在直播间的互动和购物行为的变化规律,对于消费者的购物行为的产生和促进因素进行分析,为电商平台提高直播间流量,促进消费提供建议。本文的主要研究内容结论如下:根据国内外相关分析资料,对电商直播问题的研究现状和不足进行概括与总结;分别对演化博弈论和传播动力学模型进行介绍,提出将两者相结合并应用于电商直播领域消费者行为研究的可行性;在此基础上,提出考虑电商直播情境下,直播间内存在主播吸引力和平台优惠措施等外界因素,且消费者购物行为会受到其互动状态的影响而发生变化的消费者群体演化与博弈过程,建立了主播吸引力影响下的电商直播消费者群体演化博弈模型,并通过数值分析与仿真实验对模型参数进行探究分析。实验结果表明,主播吸引力和直播间优惠因素均会对消费者互动和购买行为产生重要影响;在构建的模型基础上,进一步考虑直播间内的虚假宣传行为,研究主播与商家的诚信与否对于消费者互动状态及其购物行为的影响,建立了虚假宣传影响下的电商直播群体演化模型,并进行数值分析与仿真实验。实验结果表明,虚假宣传过程中直播间的流量、主播影响力及消费者损失等因素对消费者群体的互动与购买有深远影响。本文在结合演化博弈思想和传播动力学模型基础上,将主播吸引力、平台优惠、直播间虚假宣传作为主要影响因素进行考虑,分析电商直播时直播间内消费者群体的互动和购买行为及其演化和博弈过程,构建电商直播情景下的消费者群体演化博弈模型,为提高电商直播效果、促进购买提供参考和建议,具有一定的学术价值和现实意义。

电商直播情境下的消费者群体行为与状态演化研究

基于演化博弈的电商产品质量安全管控研究——以智能马桶盖为例

这是一篇关于电子商务,抽检模型,质量安全管控,演化博弈论,模拟仿真的论文, 主要内容为针对电子商务产品存在的质量安全问题,本文探索了电商产品抽检新模式,构建了政府参与下的电商平台与卖方的演化博弈模型,得到了政府对电商平台及卖方的惩处约束条件,并向杭州国家电子商务产品质量监测处置中心提出了电商产品管控建议,通过2016年、2017年全国智能马桶盖抽检数据的分析,证实了仿真结果的有效性,本文的主要研究工作如下。(1)电商产品质量安全抽检模型研究定义了电商产品质量安全,分析了电商产品抽检模式与传统产品抽检模式的差异。基于层次分析法构建了电商产品抽检模型,采用多种方法计算指标权重,并以智能马桶盖为例进行实证分析,验证了模型的有效性。(2)电商平台与卖方演化博弈模型的构建与仿真分析基于电商产品质量安全现状,构建了政府参与下平台与卖方商品质量管控策略的博弈模型,运用Vensim PLE计算机仿真软件对多种博弈情况进行仿真分析,得出了政府对平台的惩处力度、对卖方的惩处力度应该满足的条件。通过仿真研究发现,电商产品质量安全管控中任何一方都很难独立完成,需要政府、平台和卖方的共同监管。(3)案例分析——以智能马桶盖为例通过对2016年、2017年智能马桶盖抽检数据的对比,得出2017年智能马桶盖抽检不合格率下降22.5%,其它类抽检项目不合格率均低于2016年,验证了仿真分析结果的有效性。

基于系统动力学的跨境电商物流联盟运作风险演化博弈

这是一篇关于跨境电商物流联盟,演化博弈论,系统动力学,运作风险的论文, 主要内容为随着区域经济一体化的不断发展及人民消费水平的升级,跨境电商成为促进区域经济贸易发展的重要途径,而跨境电商发展的多元化使其对跨境电商物流运作提出了更高的需求。同时因跨境电商物流的业务流程复杂、受多种影响因素共同作用,使得相关物流企业对其业务流程中存在的运作风险愈发重视,并以组建联盟等模式来实现对跨境物流业务运作风险的控制。为此本文通过对跨境电商物流联盟业务运作中可能存在的风险进行深入分析,并对其运作风险进行分类,同时将系统动力学与演化博弈理论相结合,从系统的角度对联盟成员处在不同运作风险下的策略进行仿真分析,为现实中的跨境电商物流联盟进行运作风险的控制提供理论参考,同时为相关企业的业务运作提供决策支持。首先通过对跨境电商物流联盟进行业务运作中存在的风险进行概述,分析其特征,并对目前跨境电商物流联盟运作风险的研究成果及本文使用的研究方法进行理论综述;同时以“一带一路跨境电商物流合作联盟”为例,在前人研究基础上,分析跨境电商物流联盟运作风险的现状及特征,将其运作风险归纳为环境、成本、投机、中断风险四大类;其次依据演化博弈原理,结合跨境电商物流联盟不同运作风险对成员企业损益的影响,对其决策行为进行博弈分析,探讨惩罚机制存在与否条件下,联盟内的国内外物流企业的演化均衡策略及稳定路径的异同;最后通过对相关管理科学领域的仿真专家的咨询,建立基于系统动力学的跨境电商物流联盟运作风险的演化博弈模型,利用仿真软件Vensim对联盟参与企业在不同运作风险下经营策略的变化情况进行仿真,在仿真结果分析的基础上,指出跨境电商物流联盟应采取多种措施来完善联盟运作风险防范机制,同时建立合理的惩罚机制,防范合作企业的投机行为,以达到有效规避联盟运作风险的目的。

跨境电商生态系统内在协同演化研究

这是一篇关于跨境电商生态系统,协同学理论,演化博弈论,系统动力学的论文, 主要内容为随着经济全球化以及信息技术的迅猛发展,传统化贸易方式向数字化贸易方式转型升级,带动跨境电商产业迅速发展。2019年,新型冠状病毒的爆发进一步加快了国内外企业经营模式由线下向线上的转变。随着RCEP的成立,跨境电商规模快速扩张,为其进一步发展提供了新的契机。跨境电商生态系统内聚集众多企业,并且许多跨境电商企业选择协同发展来降低企业成本、扩大市场需求。但在疫情没有得到有效控制以及俄罗斯、乌克兰国际关系紧张等客观因素影响下,跨境物流的时效性、跨境支付的安全性、制度的可变性,都使跨境电商企业可能开展恶性竞争,导致营商环境恶劣,进而阻碍跨境电商生态系统的发展。因此,本文对跨境电商生态系统内种群间协同关系进行演化分析,提出相关对策,对促进跨境电商生态系统持续健康发展具有重要的现实意义。本文首先借助商业生态系统的概念和结构,对跨境电商生态系统的概念以及系统结构进行阐述;并借助协同学理论,分析跨境电商生态系统内组成要素、种群互动关系,并以跨境电商平台为核心,对种群间互动关系进行横纵向分析。其次,对横向关系链中核心企业和支持企业在有无政府监管下的种群行为进行演化博弈,结果表明核心企业和支持企业均存在行为模仿策略,并随着时间的发展以及政府惩罚力度的加大,企业选择合作策略的概率以及获得的收益随之增加。然后,对跨境电商生态系统内纵向的种群互动关系进行三方演化博弈,包括跨境电商平台、消费者、供应商,结果表明,跨境电商平台积极监管的概率和消费者选择投诉的概率的增加有助于提升供应商选择诚信策略的概率。最后,根据仿真结果,提出加强合作关系、构建诚信的跨境电商营商环境、强化政府作用等建议。本文通过对跨境电商生态系统内种群间协同关系演化研究,对种群策略选择以及政府相关部门制定管理规定提出了对策和建议,从而打造良好有序的营商环境,促进跨境电商生态系统健康繁荣发展。

电商平台市场的培育与监管最优控制设计

这是一篇关于电商平台市场,平台治理,演化博弈论,平台定价控制策略,电商平台市场演化管控模型的论文, 主要内容为现阶段,在线网购已经成为年轻人的热潮,电商平台经济早已深入社会生活的方方面面。研究如何通过监管与控制手段来治理平台,使平台演化到预期状态受到许多国内外知名学者的关注。本文从自动控制视角研究平台演化,讨论最优控制设计。在电商平台市场演化的基础上,研究设计实现平台收益最大时的最优控制。通过演化博弈理论来刻画平台定价控制策略与平台状态间的关系,来解决平台收益最大化时的决策问题。提出一种平台定价动态控制策略:当平台定价控制量值大于零时,代表通过对卖家采取惩罚控制策略改变平台状态;当平台定价控制量为负时,代表通过对卖家采取补贴策略改变平台控制。通过分析平台定价控制策略在不同阶段的作用,综合考虑控制效果和控制代价,提出了具有约束性的容许控制集作为最优控制方案。然后,通过Pontryagin Maximum Principle计算出最优控制系统模型的最优解析解。利用Python 3.9软件进行数值仿真,得出最优定价控制下优质电商平台市场如何高效培育的结论。最后,基于最优定价控制下电商平台市场培育结论,通过将卖家分为诚信卖家和欺诈卖家,提出电商平台市场培育的管控措施,进一步研究如何对平台进行治理。利用Python 3.9软件进行数值仿真,得出实现平台最大预期收益的条件,验证方案的正确性,具体工作如下所示。(1)电商平台市场培育演化博弈研究本文以电商平台市场为研究对象,基于演化博弈论和最优控制理论,把电商平台市场抽象为理想化模型进行研究。首先,进行合理性假设,构建支付矩阵,求出各参与方的收益。为了实现平台期望收益最大,提出了电商平台市场收益最优时平台最优定价控制策略。然后,从自动控制理论视角对电商平台市场进行演化分析,为后期研究电商平台市场演化过程中动态定价如何影响平台状态、平台状态稳定均衡点问题、以及在平台保证增长速度基础上兼顾平台投入等问题做了理论分析。其次,对电商平台市场培育演化博弈问题进行合理性假设,利用复制子动态刻画平台状态的演化。建立卖家群体和买家群体二维演化博弈模型,根据演化博弈假设条件,求出复制子动态方程。最后,求解二维演化博弈模型的演化稳定策略,结合现实情况,对电商平台市场培育演化博弈模型的结果进行稳定性分析,并给出一种实现利润最大化的容许控制假设。(2)平台定价控制下电商平台市场培育的最优定价策略设计和仿真研究本文在电商平台市场培育演化博弈研究基础上,提出最优定价策略,建立最优控制系统模型。首先,引入目标函数,在初始条件、初始状态、动态约束和容许控制等条件约束下,寻求最优控制量使目标函数最小。然后,通过引入哈密顿函数,对最优控制系统模型进行求解。为了便于理论分析,对动态系统进行合理性解耦,把一个复杂、多维问题简化,计算出最优控制的解析解。利用Python 3.9软件,对表征电商平台市场演化的主要指标进行数值仿真。研究显示,在平台定价容许控制范围内,随着权重的增大,控制上限和下限对状态方程影响时间变短,进入平台卖家数量达到最优值时间更短,进入平台卖家数量达到最优值更大,控制效果更好。从降低成本角度考虑,较小的平台定价控制更能节约成本,产出更高。从平台治理角度来讲,在平台培育期,对卖家采取补贴控制,能够快速壮大平台;在平台繁荣期,对违规卖家采取惩罚控制,能够减少卖方的道德风险行为,从而减少买家逆向选择,促进平台繁荣。(3)基于奖励与惩罚的电商平台市场的监管与控制设计为进一步研究平台监管问题,减少卖家欺诈行为,打造优质平台。我们将卖家群体细分为诚信卖家群体和欺诈卖家群体,提出了电商平台市场监管与控制奖惩策略,通过对初始参数和优化参数下电商平台市场演化管控模型的仿真,计算出平台实现收益最大化条件。研究显示,平台要想获取最大收益,平台市场中卖家销售产品质量要有针对性,同时,对违规的欺诈行为进行监管、对优质卖家进行培育。平台采取奖惩机制对平台进行治理,加大违规行为惩治力度,能够吸引更多优质买家、卖家进入平台,扩大平台收益。通过分析仿真结果,演化博弈结果和预期研究目标一致,电商平台市场监管与控制奖惩策略方案合理且高效。

基于复杂网络的云制造资源配置方法研究

这是一篇关于云制造,任务分解,图聚类,复杂网络,演化博弈论的论文, 主要内容为随着以智能化为代表的新一轮信息革命的到来,传统制造业急需进行转型升级以适应多变的市场环境。云制造依托网络共享各种制造服务资源,满足客户定制化需求,成为了制造业发展的新趋势,其中云制造资源的高效合理配置是其核心问题。本论文围绕云服务资源在配置过程中精准度有限、集体收益较少的问题,在构建面向云任务的资源匹配框架的基础上,通过复杂网络及演化博弈论等方法研究复杂云任务的分解聚合、任务资源匹配以及基于集体利益的服务资源优选等问题,主要的研究内容如下:提出了基于复杂网络的云任务分解聚合方法。确定了云任务分解的基本单元,阐述了复杂任务分解的具体内容与步骤。针对复杂云任务,提出了任务粒度的衡量指标,给出了任务拆分的基本原则与相关约束。根据元任务之间的任务相关度,建立了关联无向图,采用图团体检测算法进行图分割,达到了复杂任务分解聚合的目的。提出了基于复杂网络的服务资源筛选匹配方法。根据任务约束结构,对复杂云制造任务分解聚合得到的子任务进行综合语义描述。基于二模网络,构建了任务—资源网络模型,在对服务资源优劣模糊综合评价的基础上,以任务需求为参考序列,通过灰色关联分析法求解候选服务资源与任务间的匹配度。采用二模网络社区发现算法获得各子任务的资源候选池,通过模块性函数对社团划分质量进行评价,保证了资源的快速合理筛选匹配。构建了基于云制造联盟集体利益的服务资源优选模型。在子任务候选服务资源集的基础上,构建了任务发布方与服务资源方的演化博弈网络模型。通过前景理论提出了考虑预估任务完成满意度的激励方法,扩展了博弈策略空间,提高了联盟的任务完成效率。利用费米更新规则在各参与主体的策略学习过程中引入随机性,演化了博弈网络达到均衡状态的全过程。以云制造联盟的最大集体收益为目标,选择最优服务资源组合方案。研发了云制造资源配置原型系统。在分析原型系统功能模块以及业务流程的基础上,以IntelliJIDEA为开发平台,采用Vue框架设计前端界面、MATLAB实现相关算法、MySQL数据库存储数据、Java编程语言联通前后端,实现了面向复杂云制造任务的资源配置原型系统,验证了本论文所提模型与方法的可行性和有效性。

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