[发明专利]一种基于动态影响图对策的元模型建模方法及使用方法

权利要求书

1.一种基于动态影响图对策的元模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：从所有变量中选择所需变量，这些变量包括：状态变量，决策变量，外部变量，价值变量；

步骤二：确定仿真数据，在动态影响图对策模型中，可以认为时间是连续的，即仿真事件可以在任何时刻t∈[t₀,t_f]发生，在[t₀,t_f]观测到的时间序列仿真数据可以反映仿真状态变化情况，而仿真状态的概率分布可以通过多次仿真估计获得，通过大量仿真数据可以获得仿真状态的高精度估计概率曲线，并将其作为参考概率曲线，参考概率曲线可用于确定离散采样的次数和采样时刻；

所述的最优采样次数，可以根据如下的步骤获得：

1)假设j＝1和t∈[t₀,t_f]，设定最大误差值ε，变量的数值l∈L的概率用p^l(t)＝p(x(t)＝l)表示；L为变量的取值范围；

2)确定每一近似概率误差是否小于ε，即是否小于ε(ε由分析者自己设定)，这里p^l(t)为参考概率，如果满足上述条件，则跳转到步骤(5)，否则跳转步骤(3)；

3)获得时间间隔Δt，选择造成概率误差最大的数值k∈L，时间间隔Δt满足下述方程：

这里

4)令t₀:＝t₀+Δt,j:＝j+1，跳转到步骤(2)；

5)获得最优采样次数n，令n＝j+1，输出n；

一旦获得最优采样次数，则优选的最优采样时刻可以通过求解下述最优化问题获得：

这里T＝{t₀,t₁,...,t_f}，元素的数目|T|＝n；

步骤三：确定拓扑结构和概率表，影响图对策的拓扑结构，也就是变量之间的关系，可以根据专家知识、对策双方的背景知识以及仿真数据集成的方法获得；确定影响图对策的结点后，根据专家知识和背景知识画出原始图；先确定单个时间片段的结构，然后确定各时间片段之间的关系，获得多个原始影响图，再依据打分方法从多个影响图中选择一个最适合的结构；

步骤四：拓扑结构和概率表正确性检验，结构检验原则如下：

1)有向图无环路；

2)如果有价值结点，则它没有后序结点；

3)有一条路径包含所有的决策结点，概率表的检验一般采用和测试和乘测试两种方法；如果拓扑结构或概率表不正确，跳转到步骤三；

步骤五：确定效用函数；效用函数可以由决策者自己设定或依据拓扑结构和概率表以及仿真数据学习获得。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态影响图对策的元模型建模方法，其特征在于，所述的打分方法基于模型规模和从模型及仿真数据获得的概率匹配度之间的权衡；如果从仿真数据学习中发现结点之间存在明显地缺适性，则将额外的弧加入到结点之间，从而改进原始影响图对策；最后是加入对策双方的价值结点，获得最终影响图对策；概率的估计基于观察到的频率，也就是观测到变量在各取值的次数。

3.一种基于动态影响图对策的元模型建模的使用方法，其特征在于，包括以下三种：

方法一：动态影响图对策的仿真元模型可以用于观测系统状态；假定S(t)＝{x₁(t),x₂(t),...,x_n(t)}，这里x_i(t)(i＝1,...,n)为仿真状态变量，在特定时刻的概率分布的时间演变描述了在整个仿真期间仿真状态x_i(t)的变化，用p(x_i(t))表示，观测系统状态方法就是在特定时刻t计算仿真状态变量x_i(t)在取值为l上的概率，即p(x_i(t)＝l)：

步骤一：设定动态影响图对策的参数；

步骤二：从局中人策略集中选择策略；

步骤三：利用贝叶斯定理计算在局中人选择策略情况下状态变量x_i(t)在取值为l上的概率；

步骤四：根据在特定时刻t∈T＝{t₁,...,t_f}的x_i(t)取值l的概率判断系统状态变化情况；

方法二：动态影响图对策的仿真元模型可以用于假设分析；

步骤一：设定动态影响图对策的参数；

步骤二：从局中人策略集中选择策略；

步骤三：利用贝叶斯定理计算在局中人选择策略情况下状态变量x_i(t)在取值为l上的概率；步骤四：根据在特定时刻t∈T＝{t₁,...,t_f}的x_i(t)取值l概率判断系统状态变化情况；

方法三：动态影响图对策的仿真元模型可以用于求解最优策略；

步骤一：设定动态影响图对策的参数；

步骤二：采用枚举法或者平均移动控制法计算对策双方的最优策略，如果对策的一方已经选择了策略，则可转化为最优化问题处理。