针对无线传感器网络各节点在安全需求与资源消耗上存在的矛盾，提出一种基于博弈论的无线传感网络节点优化博弈模型。首先，通过分析网络节点中攻击方的攻击代价与防守方的防守开销，基于博弈论分析攻防双方的效用函数并构造攻防博弈模型；其次，根据网络节点中攻防双方选择的不同行动策略，结合信息论技术将攻防双方抽象成随机变量，并设计博弈信道模型；接着，由信道容量与纳什均衡融合定理分析攻击方的攻击代价与防守方的防守开销，当博弈双方的效用达到纳什均衡时与信道容量相等，此时双方采用的行动策略即为博弈的纳什均衡解；最后，对设计的模型进行实验与仿真，结果表明，该模型在保证无线传感网络安全性的前提下，有效地降低了网络系统的防守开销，延长了网络系统的生命周期。

基于对局迭代对多无人机协同空战博弈决策问题进行了研究。首先, 根据敌我双方作战态势和效能参数信息, 利用矩阵对策法建立敌我双方对抗支付博弈模型, 得到支付矩阵;然后, 根据混合策略纳什均衡的定义及其推导过程给出了使用对局迭代求解空战博弈混合策略纳什均衡的方法与求解步骤;最后, 通过仿真实例验证了该方法的可行性及有效性, 为解决多无人机空战策略问题提供了有价值的参考。

在移动自组织网络中节点自私性难辨, 而自私节点不尽全力转发数据会降低网络的可靠性。基于此, 将联合博弈论建立在动态贝叶斯框架下, 形成了一种基于贝叶斯联合博弈的数据传输算法。算法首先根据各节点的信念更新值发现不良节点; 然后根据不良节点预估网络环境, 计算各个预估环境的联合信念概率并归一化为联合体存在概率, 计算各联合体下各节点的安全效益值, 得到所对应的合约; 接着运用先验中期拒绝找到贝叶斯稳态合约; 最后通过设置安全容量计算权值的方式惩处不良节点, 保证联合体内各节点安全容量和收益最大化。仿真结果表明, 与其他两种算法相比, 所提算法不仅有较少的路由延迟和控制开销比, 还有较高的数据包投递率, 有效降低了不良节点对网络的不利影响。

在网络虚拟化环境中, 基于Stackelberg博弈模型提出了静态博弈算法下网络运营商对频谱的定价策略及静态和动态博弈算法下各虚拟运营商的频谱分配方法, 并推导了各运营商收益最大时的纳什均衡点。该方法能同时满足网络运营商和虚拟网络运营商收益最大化的需求。仿真结果验证了算法的有效性及纳什均衡点的存在性。

多无人机超视距空战决策问题是现代空战重要的研究课题,针对多无人机超视距空战博弈问题进行了研究.首先根据敌我双方作战态势参数信息,建立敌我双方对抗支付博弈模型,然后给出了基于量子粒子群算法的空战博弈混合策略纳什均衡的求解方法,最后通过仿真验证了该方法的可行性及有效性,为解决在超视距下多无人机空战策略问题提供了一种较科学的方法.

不确定环境下多无人机空战决策问题已成为无人机作战系统的一个重要研究课题。首先通过分析无人机空战态势信息的不确定性, 建立模糊信息下的多无人机动态博弈的作战优势函数; 将动态扩展式博弈转化成静态策略式博弈, 构建基于模糊信息的双方博弈的支付矩阵。将模糊结构元方法和粒子群算法相结合, 给出模糊信息下动态博弈的混合战略的纳什均衡求解方法。最后通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。

功率控制是无线数据网络中资源管理的关键技术。为使无线数据网络中非 合作博弈功率控制算法得到帕累托改进, 将斯塔克尔博格博弈引入到无线数据网络功率控制算法中, 使所有系统终端都工作在最佳的等信干比下, 提出一个基于斯塔克尔博格博弈的分布式功率控制算法, 并进行了数值仿真。仿真结果表明, 该算法明显提高了系统的性能, 使系统终端具有相对较高的效用和较低的发射功率, 并使得无线网络资源的 使用更加合理和公平, 同时算法拥有较好的收敛性。

以博弈论为基础，防空火力单元与攻击飞机多次对抗为作战背景，建立了基于动态博弈的防空火力单元目标分配模型。利用双矩阵博弈纳什均衡求解与数学规划的关系，建立了求解纳什均衡的二次规划，利用混合粒子群算法进行求解。仿真结果表明：用博弈论研究防空火力单元与攻击飞机多次对抗过程中的目标分配问题时，符合实际作战过程，真实性好，应用价值较高。

研究了有反导防御系统的弹道导弹阵地攻防对策技术。利用博弈论构建了导弹阵地攻防技术的数学模型,描述了攻防双方的策略集,给出了双方支付值的定义与计算函数,介绍了该问题混合策略下Nash均衡的求解方法,并进行了仿真研究。仿真结果显示,该方法可以提高弹道导弹的作战效能,为导弹攻防作战提供理论依据。