(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111581845.0 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410073 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 张万鹏　詹俊　谷学强　项凤涛　 苏炯铭　张煜　刘鸿福　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 代理人 彭小兰 (51)Int.Cl. H04L 41/0806(2022.01) G06N 20/00(2019.01) H04L 41/0823(2022.01) H04L 41/0894(2022.01) (54)发明名称 一种基于演化博弈论的提高网络信息共享 水平的方法 (57)摘要 本申请涉及一种基于演化博弈论的提高网 络信息共享水平的方法， 所述方法包括： 初始化 网络结构， 确定网络结构、 网络中的节点数和 网 络的平均度dmean； 定义节点的收益矩阵和博弈策 略； 初始化系统参数， 确定进行演化博弈的次数 e； 每个节点与邻居节点进行博弈， 获取累积收 益； 将节点度引入到节点的策略更新中， 调整用 于策略更新的节点收益； 每个节 点随机挑选邻居 节点进行策略学习； 更新网络中每个节点的策 略； 判断节点是否达到最大演化次数， 最后计算 网络最终的合作率。 采用本方法将网络中个体的 节点度加入到策略更新的过程中， 有效促进了在 网络中产生 合作行为， 提高网络信息共享水平。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 114257507 A 2022.03.29 CN 114257507 A 1.一种基于演化博 弈论的提高网络信息共享水平的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待优化网络； 所述待优化网络中包 含多个网络节点； 对所述待优化网络进行初始化， 确定所述网络的网络节点数和网络平均度； 根据预先定义的节点的博弈策略和节点收益矩阵将所述网络节点与邻居节点进行演 化博弈， 得到所述网络节点的累积收益； 所述博 弈策略包括 合作策略和背叛策略； 利用所述网络平均度和所述网络节点的节点度对所述网络节点的累积收益进行调 整， 得到所述网络节点调整后的累积收益； 对所述网络节点调整后的累积收益和邻居节点的调整后的累积收益进行节点策略更 新学习， 得到更新后的所述网络节点的博 弈策略； 根据预先设置的演化博弈次数对初始化后的待优化网络进行演化博弈， 得到所述网络 节点的多个博 弈策略； 对所述网络节点的多个博弈策略进行计算， 得到所述待优化网络的最终合作率； 根据 所述最终合作率对所述待优化网络进行优化。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 预先定义的节点的博弈策略和节点收 益矩阵将所述网络节点与邻居节点进行演化博 弈， 得到所述网络节点的累积收益， 包括： 根据所述网络节点和所述邻居节点的博弈策略进行演化博弈， 分别得到所述网络节点 和所述邻居节点的收益； 根据所述网络节点和所述邻居节点的收益进行计算， 得到所述网络节点收益矩阵； 对所述收益矩阵进行累加计算， 得到所述网络节点的累积收益。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据 所述网络节点和所述邻居节点的博弈 策略进行演化博 弈， 分别得到所述网络节点和所述邻居节点的收益， 包括： 若节点x和节点y都采用合作策略， 即都共享自身拥有的信息， 则两者的收益均为R； 若节点x采用合作策略而参与人节点y都采用背叛策略， 即节点x共享自身拥有的信息 而节点y不共享自身拥有的信息， 则节点x的收益 为S， 节点y的收益 为T； 若节点x采用背叛策略而参与人节点y都采用合作策略， 即节点x不共享自身拥有的信 息而节点y共享自身拥有的信息， 则节点x的收益 为T， 节点y的收益 为S； 若节点x和节点y都采用背叛策略， 即双方都不共享自身拥有的信息， 则两者的收益均 为P。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据 所述网络节点和所述邻居节点的收益 进行计算， 得到所述网络节点收益矩阵， 包括： 其中节点y是节点x的邻居节点。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 利用所述网络平均度和所述网络节点的节 点度对所述网络节点的累积收益进行调整， 得到所述网络节点调整后的累积收益， 包括： 其中dx为节点x的节点度， dmean为网络平均度， 为节点x与邻居节点进行 囚徒博弈获权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114257507 A 2取的累积收益， 为网络节点x调整后的累积收益。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 对所述网络节点调整后的累积收益和邻居 节点的调整后的累积收益进行节点策略更新学习， 得到更新后的所述网络节点的博弈策 略， 包括： 若 则节点x在此轮博 弈中保持自己的策略； 若 则节点x按公式 所示概率 学习节点y 的策略； 其中d＞＝max{dx， dy}， D＝T‑S， dx表示节点x的节点度， dy表示节点y的节 点度。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 对所述网络节点的多个博弈策略进行计 算， 得到所述待优化网络的最终合作率， 包括： 其中， 其中Nj∈{0,1}， 表示节点j采用的博弈策略。 当节点j采用背叛策略时， Nj＝0； 当 节点j采用合作策略时， Nj＝1。 8.一种基于演化博 弈论的提高网络信息共享水平的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 网络获取模块， 用于获取待优化网络； 所述待优化网络中包 含多个网络节点； 博弈策略构建模块， 用于对所述待优化网络进行初始化， 确定所述网络的网络节点数 和网络平均度； 根据预先定义的节点的博弈策略和节点收益矩阵将所述网络节点与邻居节 点进行演化博弈， 得到所述网络节点的累积收益； 所述博弈策略包括合作策略和背叛策略； 利用所述网络平均度和所述网络节点的节点度对所述网络节点的累积收益进 行调整， 得到 所述网络节点调整后的累积收益； 对所述网络节 点调整后的累积收益和邻居节点的调整后 的累积收益进行节点策略更新学习， 得到更新后的所述网络节点的博弈策略； 根据预先设 置的演化博弈次数对初始化后的待优化网络进行演化博弈， 得到所述网络节点的多个博弈 策略； 优化模块， 用于对所述网络节点的多个博弈策略进行计算， 得到所述待优化网络的最 终合作率； 根据所述 最终合作率对所述待优化网络进行优化。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114257507 A 3