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基于马尔可夫博弈与多智能体强化学习的云原生移动目标防御决策方法
1
作者 耿致远 张恒巍 +1 位作者 谭晶磊 齐高鑫 《通信学报》 北大核心 2025年第9期141-152,共12页
随着云原生网络中攻击者的类型多样化与行为智能化趋势加剧,传统移动目标防御方法难以应对攻击者类型分布未知的情形。基于贝叶斯马尔可夫博弈模型对云原生攻防场景进行建模,结合独立多智能体强化学习方法,实现了信息不对称条件下的移... 随着云原生网络中攻击者的类型多样化与行为智能化趋势加剧,传统移动目标防御方法难以应对攻击者类型分布未知的情形。基于贝叶斯马尔可夫博弈模型对云原生攻防场景进行建模,结合独立多智能体强化学习方法,实现了信息不对称条件下的移动目标防御智能决策。首先,分析了云原生网络环境中移动目标防御的攻防过程,针对攻防双方的不完全信息特征,将攻击类型分布未知的防御决策问题构建为贝叶斯马尔可夫博弈模型。其次,从网络攻防对抗实际出发,针对攻击者和防御者具有同等或不同智能程度的情况,设计了基于独立近端策略优化的配置转换决策算法。最后,通过实验验证了所提模型和方法能够有效应对攻击类型未知的云原生网络攻防场景,相较其他强化学习决策方法具有显著优势。 展开更多
关键词 云原生 移动目标防御 贝叶斯马尔可夫博弈 独立近端策略优化 最优策略选取
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计及马尔科夫链的能源社区产消者贝叶斯博弈策略 被引量：2
2
作者 张虹 孙书朋 +3 位作者 李亚洲 孟庆尧 马泽群 刘旭 《智慧电力》 北大核心 2024年第3期39-46,79,共9页
随着电力系统用户侧能源转型比例的不断提高,传统的社区用电居民逐步向着能源社区产消者转变,并通过能源交易的方式来促进分布式能源就地消纳。在此背景下,通过构建贝叶斯博弈能源交易模型,实现能源社区产消者之间的自主能源交易。首先... 随着电力系统用户侧能源转型比例的不断提高,传统的社区用电居民逐步向着能源社区产消者转变,并通过能源交易的方式来促进分布式能源就地消纳。在此背景下,通过构建贝叶斯博弈能源交易模型,实现能源社区产消者之间的自主能源交易。首先,针对交易过程中产消者交易身份的不确定性问题,采用马尔科夫链对其身份状态概率进行分析。然后,将概率分布作为先验概率,建立能源社区产消者能源交易的贝叶斯博弈模型,对产消者之间的能源交易过程进行优化。最后,通过算例验证了所提模型在保证产消者隐私性的同时提高了其自身的收益。 展开更多
关键词 产消者 马尔科夫链 交易身份 不确定性 贝叶斯博弈
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基于分布式强化学习算法的精准助学数据分析方法研究
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作者 邢文娜 宁睿 《电子设计工程》 2021年第10期28-31,36,共5页
针对传统助学金评选方法中存在虚假申请材料难以鉴别、无法准确了解学生真实经济水平的问题。文中提出了基于分布式强化学习算法的精准助学数据分析方法,该方法通过收集数字化校园中学生的各项消费数据,经过数据预处理后找出具有分类能... 针对传统助学金评选方法中存在虚假申请材料难以鉴别、无法准确了解学生真实经济水平的问题。文中提出了基于分布式强化学习算法的精准助学数据分析方法,该方法通过收集数字化校园中学生的各项消费数据,经过数据预处理后找出具有分类能力的变量。然后,将RBF神经网络通过归一化与选取合适的隐藏层层数、神经元个数来提高聚类速度。由于数字化校园存在多个消费场景,使用Markov对策与Bayesian网络可以建立各个智能体之间的互相关系,从而增强各个智能体之间的交互性。由数据测试分析结果可知,文中所述方案识别贫困生的准确率可达80.9%,优于Adaboost算法。同时具有更低的平均绝对误差,适用于高校贫困生的资格认定。 展开更多
关键词 分布式强化学习算法 精准助学数据分析技术 归一化RBF神经网络 markov对策 bayesian网络
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