In this paper, the optimal power control problem in a cooperative relay network is investigated and a new power control scheme is proposed based on a non-cooperative differential game. Optimal power allocated to each node for a relay is formulated using the Nash equilibrium in this paper, considering both the throughput and energy efficiency together. It is proved that the non-cooperative differential game algorithm is applicable and the optimal power level can be achieved.
Park, Hyunju;Lee, Byung-Yoon;Tahk, Min-Jea;Yoo, Dong-Wan
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.204-213
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2016
A differential game theory based approach is used to develop an automated maneuver generation algorithm for Within Visual Range (WVR) air-to-air combat of unmanned combat aerial vehicles (UCAVs). The algorithm follows hierarchical decisionmaking structure and performs scoring function matrix calculation based on differential game theory to find the optimal maneuvers against dynamic and challenging combat situation. The score, implying how much air superiority the UCAV has, is computed from the predicted relative geometry, relative distance and velocity of two aircrafts. Security strategy is applied at the decision-making step. Additionally, a barrier function is implemented to keep the airplanes above the altitude lower bound. To shorten the simulation time to make the algorithm more real-time, a moving horizon method is implemented. An F-16 pseudo 6-DOF model is used for realistic simulation. The combat maneuver generation algorithm is verified through three dimensional simulations.
Recently, analysis of bargaining game using evolutionary computation is essential issues in field of game theory. In this paper, we observe a bargaining game using co-evolution between two heterogenous artificial agents. In oder to model two artificial agents, we use a particle swarm optimization and a differential evolution. We investigate algorithm parameters for the best performance and observe that which strategy is better in the bargaining game under the co-evolution between two heterogenous artificial agents. Experimental simulation results show that particle swarm optimization outperforms differential evolution in the bargaining game.
In this paper we Study a time-optimal model of pursuit in which the players move on a plane with bounded velocities. This game is supposed to be a nonzero-sum group pursuit game. The main point of the work is to construct and compare cooperative and non-cooperative solutions in the game and make a conclusion about cooperation possibility in differential pursuit games. We consider all possible cooperations of the players in the game. For that purpose for every game $\Gamma(x_0,y_0,z_0)$ we construct the corresponding game in characteristic function form $\Gamma_v(x_0,y_0,z_0)$. We show that in this game there exists the nonempty core for any initial positions of the players. The core can take four various forms depending on initial positions of the players. We study how the core changes when the game is proceeding. For the original agreement (an imputation from the original core) to remain in force at each current instant t it is necessary for the core to be time-consistent. Nonemptiness of the core in any current subgame constructing along a cooperative trajectory and its time-consistency are shown. Finally, we discuss advantages and disadvantages of choosing this or that imputation from the core.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.11
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pp.1429-1436
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2013
This study presents an approach for designing a vehicle rollover prevention controller using differential game theory and multi-level programming. The rollover prevention problem can be modeled as a non-cooperative zero-sum two-player differential game. A controller as an equilibrium solution of the differential game guarantees the worst-case performance against every possible steering input. To obtain an equilibrium solution to the differential game with a small amount of computational effort, a multi-level programming approach with a relaxation procedure is used. To cope with the loss of maneuverability caused by the active suspension, an electronic stability program (ESP) is adopted. Through simulations, the proposed method is shown to be effective in obtaining an equilibrium solution of the differential game.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.3810-3830
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2015
In this paper, we investigate the differential game theoretic approach for distributed dynamic cooperative power control in cognitive radio ad hoc networks (CRANETs). First, a payoff function is defined by taking into consideration the tradeoff between the stock of accumulated power interference to the primary networks and the dynamic regulation of the transmit power of secondary users (SUs). Specifically, the payoff function not only reflects the tradeoff between the requirement for quickly finding the stable available spectrum opportunities and the need for better channel conditions, but also reveals the impact of the differentiated types of data traffic on the demand of transmission quality. Then the dynamic power control problem is modeled as a differential game model. Moreover, we convert the differential game model into a dynamic programming problem to obtain a set of optimal strategies of SUs under the condition of the grand coalition. A distributed dynamic cooperative power control algorithm is developed to dynamically adjust the transmit power of SUs under grand coalition. Finally, numerical results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for efficient power control in CRANETs.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.12
no.1
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pp.95-105
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1986
This paper presents an adaptive algorithm to generate a near-optimal closed-loop solution for a non-zero sum differential game by periodically updating the solutions of the two-point boundary-value problem. Applications to competitive advertising problem show that the adaptive algorithm can be used as an efficient tool to solve the differential game problem in which one player may take advantage of the other's non-optimal play.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2454-2467
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2015
Increasing traffic and bandwidth requirements bring challenges to the next generation wireless networks (5G). As one of the main technology in 5G networks, Ultra-Dense Network (UDN) can be used to improve network coverage. In this paper, a radio over fiber based model is proposed to solve the load balancing problem in ultra-dense network. Stochastic differential game is introduced for the load balancing algorithm, and optimal load allocated to each access point (RAP) are formulated as Nash Equilibrium. It is proved that the optimal load can be achieved and the stochastic differential game based scheme is applicable and acceptable. Numerical results are given to prove the effectiveness of the optimal algorithm.
The report presents an approach to constructing or control algorithms for finite dimensional dynamical systems under the deficit of information about dynamical disturbances. The approach is based on the constructions of the extremal shift strategy of the differential game theory.
The guidance system which uses the line-of-sight(LOS) rate to guide the missile towards its target has been used to the conventional differential game, such as the pursuer-evader game. Proportional navigation guidance and its derivatives have been shown to be an effective LOS rate guidance system. In this paper, we have used the genetic algorithm to construct the guidance system for the pursuer-evader type differential game. Also we have proposed the prediction model to obtain the informations about the intention of future actions of the pursuer and the evader.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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