This paper presents a N-player game theory application for analyzing power transactions in a deregulated energy marketplace such as PoolCo, where, participants, especially, generating entities, maximize their net profits through optimal bidding strategies (i.e., bidding prices and bidding generations). In this paper, the electricity market for power transactions is modeled as a non-cooperative. N-player game with complete information, where the solution is determined in a continuous strategy domain having recourse to the Nash equilibrium idea.
This study intends to propose a non-oriented DEA based game cross-efficiency approach for supplier selection. With a discussion on the choice of DEA models and approaches that are most appropriate for supplier selection, we propose a game cross efficiency model based upon the non-oriented variable returns-to-scale RAM DEA by adapting the existing game cross efficiency model based upon the oriented constant returns-to-scale CCR DEA. We develop the RAM game cross efficiency model and a convergent iterative solution procedure to find the best game cross efficiency scores that constitute a Nash equilibrium. We illustrate the proposed model with two data sets of supplier selection, and demonstrate that significantly different results are obtained when compared with the existing approaches.
When the energy resource available to a particular plant (be it coal, oil, gas, water, or nuclear fuel) is a limiting factor in the operation of the plant, the entire economic dispatch calculation must be done differently. Each economic dispatch calculation must account for what happened before and what will happen in the future. This paper presents a formulation and a solution method for the optimization problem with a fuel constraint in a competitive electricity market. Take-or- Pay (TOP) contract for an energy resource is the typical constraint as a limiting factor. Two approaches are proposed in this paper for modeling the dispatch calculation in a market mechanism. The approaches differ in the subject who considers and inserts the fuel-constraint into its optimization problem. Market operator and each power producer having a TOP contract are assumed as such subjects. The two approaches are compared from the viewpoint of profits. surplus. and social welfare on the basis of Nash Equilibrium.
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.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.463-474
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2004
Game theory is a method of mathematical analysis developed to study the decision making process. In 1928, Von Neumann mathematically proved that every two-person, zero-sum game with many pure finite strategies for each player is deterministic. In the early 50's, Nash presented another concept as the basis for a generalization of Von Neumann's theorem. Another central achievement of game theory is the introduction of evolutionary game theory, by which agents can play optimal strategies in the absence of rationality. Through the process of Darwinian selection, a population of agents can evolve to an Evolutionary Stable Strategy (ESS) as introduced by Maynard Smith in 1982. Keeping pace with these game theoretical studies, the first computer simulation of coevolution was tried out by Hillis. Moreover, Kauffman proposed the NK model to analyze coevolutionary dynamics between different species. He showed how coevolutionary phenomenon reaches static states and that these states are either Nash equilibrium or ESS in game theory. Since studies concerning coevolutionary phenomenon were initiated, there have been numerous other researchers who have developed coevolutionary algorithms. In this paper we propose a new coevolutionary algorithm named Game theory based Coevolutionary Algorithm (GCEA) and we confirm that this algorithm can be a solution of evolutionary problems by searching the ESS. To evaluate this newly designed approach, we solve several test Multiobjective Optimization Problems (MOPs). From the results of these evaluations, we confirm that evolutionary game can be embodied by the coevolutionary algorithm and analyze the optimization performance of our algorithm by comparing the performance of our algorithm with that of other evolutionary optimization algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1336-1356
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2017
The spectrum scarcity crisis has resulted in a shortage of resources for many emerging wireless services, and research on dynamic spectrum management has been used to solve this problem. Game theory can allocate resources to users in an economic way through market competition. In this paper, we propose a bidding game-based spectrum allocation mechanism in cognitive radio network. In our framework, primary networks provide heterogeneous wireless service and different numbers of channels, while secondary users have diverse bandwidth demands for transmission. Considering the features of traffic and QoS demands, we design a weighted interference graph-based grouping algorithm to divide users into several groups and construct the non-interference user-set in the first step. In the second step, we propose the dynamic bidding game-based spectrum allocation strategy; we analyze both buyer's and seller's revenue and determine the best allocation strategy. We also prove that our mechanism can achieve balanced pricing schema in competition. Theoretical and simulation results show that our strategy provides a feasible solution to improve spectrum utilization, can maximize overall utility and guarantee users' individual rationality.
게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.
급격히 증가하는 차량수요에 대응하기 위하여 도로의 공급을 증대시키는 양적인 측면의 도로정책 기조가 유지되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 인식이 대두되어 왔다. 이에 따라 기존 도로시설의 효율적 활용과 교통수요를 관리하는 방법에 많은 관심이 모아지고 있다. 이중 혼잡통행료는 수요를 관리하고 차량을 도로량에 적절히 배정하는 수단으로 생각될 수 있으며, 교통 혼잡과 환경에 대한 악영향을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법중 하나로 고려되고 있다. 이에 따라 혼잡통행료 산정문제는 그동안 경제학자와 교통전문가에게 중요하고 흥미로운 연구 분야로 여겨져 왔고 다양한 방법으로 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 이러한 혼잡통행료 산정문제를 네트워크 설계문제(Network Design Problem, NDP)로 보고 통행배정문제와 혼잡통행료 산정 최적화 문제가 결합된 바이레벨 문제(Bi-level Problem)로 모형을 개발하였다. 여기서, 통행배정문제는 혼잡통행료 징수에 따른 통행자의 행태변화를 고려하기 위하여 Sheffi(1985)가 제시하였던 가변수요모형(Elastic-Demand Network Equilibrium Model)을 적용하였고, 혼잡통행료 산정 최적화 문제로서 사회적 순 편익 최대화문제를 고려하였다. 또한, 이런 형태의 바이레벨 문제는 게임이론측면에서 보면, 두 문제간의 비협력을 전제로 하는 Nash 비협력 게임과 상호 협력을 전제하는 Stackelberg게임으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 민감도 분석을 통하여 최적해를 찾는 Stackelberg 게임으로 모형을 개발하였다. 통행수요는 단일계층으로 승용차로만 구성되어있다고 가정하였으며, 개발된 모형에 대하여 2개 네트워크에서 실험이 이루어졌다. 실험을 통하여 모형의 알고리즘에 관한 설명과 검증을 하였으며, 혼잡통행료 산정문제와 함께 적합한 혼잡통행료 징수 대상 링크의 선정이 중요한 연구대상임을 제시하였다.
본 연구에서는 다속성 의사결정(MADM)과 게임 이론을 결합하여 무선 자원의 이용효율을 향상시키는 호 수락제어 방법을 제시한다. 다속성 의사결정 방법으로 그레이 관계분석(GRA), 단순부가가중치법(SAW), TOPSIS들을 이용하였는데, 이 방법들은 서로 다른 서비스 품질(QoS)을 갖는 서비스들이 선호하는 대상 네트워크들의 선호도를 계산할 것이다. 이 선호도 값들을 이용한 효용함수를 바탕으로, 사용자가 요구하는 서비스 중에서 서비스 제공자들에게 적합한 서비스를 선택할 수 있도록 비협력적 게임이 진행된다. 요청되는 모든 서비스가 선택될 때까지 게임은 반복적으로 진행되며, 각 단계에서 내쉬균형을 이루는 서비스가 선택되도록 하였다. 서로 다른 특성을 갖는 4개의 무선 랜(WLAN) 시스템 중에서 임의의 2개의 네트워크가 중첩하여 존재하는 경우들을 각각 분석한 결과, 모든 다속성 의사결정 방법들은 서비스 제공자가 얻는 최대 보수의 차이는 있었으나 게임의 각 단계에서 동일한 서비스 선택하는 결과를 얻을 수 있었다.
습지의 보전 및 복원은 지속 가능한 인간 사회와 환경을 위한 필수적 과제로, 생물다양성 유지, 자연재해 저감, 기후 변화 완화 등 중요한 혜택을 제공한다. 본 연구는 습지 복원 및 조성을 위한 다양한 이해관계자들 간의 전략적 상호작용과 이익을 게임 이론을 통해 분석하고, 정책 결정에 중요한 근거를 제공하고자 한다. 이 연구에서는 대도시, 중소도시, 소도시의 세 가지 도시 유형에 대해 가상의 상황을 설정하고, 정부, 개발회사, 환경단체, 지역 주민 등의 이해관계자를 정의하였다. 각 이해관계자별 전략적 선택 사항을 도출하고, 습지생태 전문가들의 논의를 통해 보수행렬을 설정하였다. 이후 비협력적 게임 이론을 적용하여 내쉬 균형과 파레토 효율성을 분석하였다. 대도시에서는 '습지 보존'과 '친환경 개발', 중소도시에서는 다양한 전략들, 그리고 소도시에서는 '친환경 개발'이 이해당사자 모두에게 이득이 되는 해결책으로 나타났다. 파레토 효율성 분석 결과, 각 도시 유형별로 습지 관리와 관련하여 이해당사자들 간의 최적의 해결책이 어떻게 달라질 수 있는지를 보여주었다. 도시 유형별로 습지 보존, 친환경 개발, 습지 복원 사업이 각각 중요하게 부각되었다. 이에 따라 정책 입안자들은 환경 보호와 도시 개발의 조화를 이루는 규제와 인센티브를 마련하고, 지역 사회의 참여를 촉진하는 프로그램을 고려해야 한다. 이해당사자별 역할과 전략을 통해 습지 보존과 지역 경제 발전을 동시에 촉진하는 방안을 모색해야 한다. 전략별 장단점을 이해하고, 이를 바탕으로 보다 효과적인 정책 결정을 내리는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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