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包郵 干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈理論——設(shè)計(jì)與分析
作者：袁源,郭雷,袁歡歡
開本：
16開
頁數(shù)：
252
本類榜單：工業(yè)技術(shù)銷量榜
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干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈理論——設(shè)計(jì)與分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787030681003
- 條形碼：9787030681003 ; 978-7-03-068100-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈理論——設(shè)計(jì)與分析 本書特色
本書從多源干擾和惡意攻擊等極端環(huán)境對(duì)博弈過程的影響出發(fā)，面向動(dòng)態(tài)博弈策略的設(shè)計(jì)與分析開展了深入研究。
干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈理論——設(shè)計(jì)與分析 內(nèi)容簡介
復(fù)雜干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈策略設(shè)計(jì)與分析問題是人工智能、自動(dòng)控制、系統(tǒng)科學(xué)等領(lǐng)域國家重大研究課題的共性基礎(chǔ)問題。本書從多源干擾和惡意攻擊等特別環(huán)境對(duì)博弈過程的影響出發(fā)，面向動(dòng)態(tài)博弈策略的設(shè)計(jì)與分析開展了深入研究。提出具有“干擾觀測器+前饋策略+反饋策略”形式的一系列復(fù)合博弈方法。該方法突破了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)博弈只依賴于狀態(tài)反饋信息的局限，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)博弈方法的脆弱性。提出一系列基于嵌套式博弈的防御與控制策略耦合設(shè)計(jì)與聯(lián)合優(yōu)化方法。該方法對(duì)傳統(tǒng)僅依賴控制算法設(shè)計(jì)來提升控制系統(tǒng)安全性的方案進(jìn)行了有效拓展，通過網(wǎng)絡(luò)層防御和物理層控制的聯(lián)合設(shè)計(jì)以使得控制系統(tǒng)容忍攻擊誘導(dǎo)現(xiàn)象，減輕了單一依賴控制設(shè)計(jì)算法設(shè)計(jì)的壓力。 本書可供控制理論及應(yīng)用、系統(tǒng)科學(xué)、決策與優(yōu)化，以及人工智能領(lǐng)域的高年級(jí)本科生、研究生及科研人員使用。
干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈理論——設(shè)計(jì)與分析 目錄
目錄
前言
第1章 動(dòng)態(tài)博弈理論概述 1
1.1 研究背景與研究意義 1
1.2 研究動(dòng)態(tài)與發(fā)展現(xiàn)狀 6
1.2.1 面向博弈決策動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的干擾模型 6
1.2.2 面向博弈決策動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊模型 9
1.2.3 博弈優(yōu)化方法 11
1.3 全書概況 12
第2章 干擾環(huán)境中含時(shí)滯項(xiàng)非合作動(dòng)態(tài)博弈系統(tǒng)的優(yōu)化控制 15
2.1 研究背景與意義 15
2.2 含時(shí)滯模型與博弈指標(biāo)設(shè)定 16
2.3 博弈優(yōu)化控制算法 20
2.3.1 博弈優(yōu)化控制策略的設(shè)計(jì) 20
2.3.2 ε 納什均衡點(diǎn)的魯棒性分析 22
2.4 仿真算例 29
2.5 本章小結(jié) 34
第3章 干擾環(huán)境中δ 域合作動(dòng)態(tài)博弈系統(tǒng)的優(yōu)化控制 35
3.1 研究背景與意義 35
3.2 δ 域合作博弈模型與指標(biāo)設(shè)定 35
3.3 δ 域合作博弈優(yōu)化算法 38
3.3.1 有限時(shí)間δ 域合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 38
3.3.2 無限時(shí)間δ 域合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 39
3.3.3 δ 域ε 帕累托*優(yōu)值的魯棒性分析 41
3.4 實(shí)物實(shí)驗(yàn) 42
3.5 本章小結(jié) 47
第4章 基于干擾觀測器的事件驅(qū)動(dòng)非合作動(dòng)態(tài)博弈策略設(shè)計(jì)與分析方法 48
4.1 研究背景與意義 48
4.2 干擾環(huán)境中博弈優(yōu)化模型與指標(biāo)設(shè)定 50
4.3 基于干擾觀測器的事件觸發(fā)復(fù)合博弈算法 54
4.3.1 雙人非合作博弈復(fù)合策略設(shè)計(jì) 54
4.3.2 多人非合作博弈復(fù)合策略設(shè)計(jì) 60
4.4 仿真算例 64
4.5 本章小結(jié) 70
第5章 基于干擾觀測器的δ 域線性二次型博弈組合策略設(shè)計(jì)方法 71
5.1 研究背景與意義 71
5.2 干擾環(huán)境中δ 域博弈優(yōu)化模型與指標(biāo)設(shè)定 72
5.3 基于干擾觀測器的δ 域復(fù)合博弈算法 75
5.3.1 δ 域干擾觀測器設(shè)計(jì) 76
5.3.2 δ 域非合作博弈策略設(shè)計(jì) 77
5.3.3 δ 域ε 納什均衡解的魯棒性分析 80
5.4 仿真算例 89
5.5 本章小結(jié) 92
第6章 基于干擾觀測器的連續(xù)時(shí)間域分布式博弈組合策略設(shè)計(jì)方法 93
6.1 研究背景與意義 93
6.2 連續(xù)時(shí)間域含干擾博弈模型 94
6.3 連續(xù)時(shí)間復(fù)合博弈優(yōu)化算法 95
6.3.1 連續(xù)時(shí)間域Stubborn 干擾觀測器設(shè)計(jì) 95
6.3.2 連續(xù)時(shí)間域分布式復(fù)合博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 97
6.4 仿真算例 99
6.5 本章小結(jié) 102
第7章 基于滑模干擾觀測器的離散時(shí)間域分布式博弈組合策略設(shè)計(jì)方法 103
7.1 研究背景與意義 103
7.2 離散時(shí)間域含干擾博弈模型 103
7.3 離散時(shí)間域復(fù)合博弈優(yōu)化算法 106
7.3.1 離散時(shí)間域Stubborn 干擾觀測器設(shè)計(jì) 106
7.3.2 離散時(shí)間域分布式復(fù)合博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 108
7.4 仿真算例 111
7.5 本章小結(jié) 113
第8章 DoS 攻擊下非合作博弈策略的設(shè)計(jì)與分析方法 114
8.1 研究背景與意義 114
8.2 DoS 攻擊下合作/非合作博弈模型 114
8.3 DoS 攻擊下博弈優(yōu)化算法 118
8.3.1 DoS 攻擊下非合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 118
8.3.2 DoS 攻擊下合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 119
8.4 仿真算例 122
8.5 本章小結(jié) 124
第9章 基于嵌套式納什博弈的控制與防御策略耦合設(shè)計(jì)方法 125
9.1 研究背景與意義 125
9.2 嵌套式納什博弈模型 125
9.3 嵌套式納什博弈算法 128
9.3.1 面向IDS 的納什*優(yōu)博弈策略設(shè)計(jì) 128
9.3.2 魯棒*優(yōu)控制策略設(shè)計(jì) 130
9.3.3 基于嵌套式納什博弈的耦合設(shè)計(jì)方法 135
9.4 仿真算例 136
9.5 本章小結(jié) 138
第10章 面向智能攻擊者的主從博弈攻防策略設(shè)計(jì)方法 139
10.1 研究背景與意義 139
10.2 針對(duì)智能攻擊者的嵌套式主從博弈模型 139
10.3 嵌套式主從博弈算法 142
10.3.1 面向IDS 的主從*優(yōu)博弈策略設(shè)計(jì) 142
10.3.2 主從博弈*優(yōu)控制策略設(shè)計(jì) 143
10.3.3 基于嵌套式主從博弈的耦合設(shè)計(jì)方法 146
10.4 仿真算例 147
10.5 本章小結(jié) 152
第11章 基于馬爾可夫博弈的隨機(jī)控制系統(tǒng)控制與防御耦合設(shè)計(jì)方法 153
11.1 研究背景與意義 153
11.2 馬爾可夫隨機(jī)動(dòng)態(tài)博弈模型 153
11.3 控制與防御耦合設(shè)計(jì)算法 158
11.3.1 馬爾可夫博弈*優(yōu)防御策略設(shè)計(jì) 158
11.3.2 馬爾可夫切換下控制策略設(shè)計(jì) 158
11.3.3 協(xié)同策略耦合設(shè)計(jì)方法 163
11.4 仿真算例 164
11.5 本章小結(jié) 167
第12章 基于異構(gòu)博弈的信息物理系統(tǒng)彈性策略設(shè)計(jì) 168
12.1 研究背景與意義 168
12.2 異構(gòu)博弈模型與設(shè)計(jì)目標(biāo) 169
12.2.1 基于SINR 的信息傳輸模型 169
12.2.2 控制系統(tǒng)模型 170
12.2.3 設(shè)計(jì)目標(biāo) 172
12.3 異構(gòu)博弈的彈性策略算法 172
12.3.1 內(nèi)層博弈策略設(shè)計(jì) 172
12.3.2 外層博弈策略設(shè)計(jì) 174
12.3.3 異構(gòu)博弈迭代方法 179
12.4 仿真算例 180
12.5 本章小結(jié) 187
第13章 高級(jí)持續(xù)性威脅下基于主從博弈的控制系統(tǒng)防御策略分析 188
13.1 研究背景與意義 188
13.2 高級(jí)持續(xù)性攻擊下的博弈模型 189
13.3 高級(jí)持續(xù)性攻擊下主從博弈算法 193
13.3.1 防御資源受限情況 195
13.3.2 保護(hù)服務(wù)單元數(shù)目受限情況 195
13.4 仿真算例 198
13.5 本章小結(jié) 202
第14章 網(wǎng)絡(luò)攻擊下基于動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制的控制系統(tǒng)彈性策略設(shè)計(jì)方法 203
14.1 研究背景與意義 203
14.2 網(wǎng)絡(luò)攻擊環(huán)境中控制系統(tǒng)模型 204
14.2.1 DoS 攻擊下通信模型 204
14.2.2 DoS 攻擊下控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償模型 205
14.2.3 博弈模型構(gòu)建 207
14.3 博弈策略的設(shè)計(jì) 208
14.3.1 智能攻擊者的*優(yōu)響應(yīng)策略 208
14.3.2 傳輸者的*優(yōu)響應(yīng)策略 209
14.3.3 控制器設(shè)計(jì) 212
14.3.4 跨層彈性定價(jià)機(jī)制設(shè)計(jì) 214
14.4 仿真算例 218
14.5 本章小結(jié) 224
參考文獻(xiàn) 225
前言
第1章 動(dòng)態(tài)博弈理論概述 1
1.1 研究背景與研究意義 1
1.2 研究動(dòng)態(tài)與發(fā)展現(xiàn)狀 6
1.2.1 面向博弈決策動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的干擾模型 6
1.2.2 面向博弈決策動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊模型 9
1.2.3 博弈優(yōu)化方法 11
1.3 全書概況 12
第2章 干擾環(huán)境中含時(shí)滯項(xiàng)非合作動(dòng)態(tài)博弈系統(tǒng)的優(yōu)化控制 15
2.1 研究背景與意義 15
2.2 含時(shí)滯模型與博弈指標(biāo)設(shè)定 16
2.3 博弈優(yōu)化控制算法 20
2.3.1 博弈優(yōu)化控制策略的設(shè)計(jì) 20
2.3.2 ε 納什均衡點(diǎn)的魯棒性分析 22
2.4 仿真算例 29
2.5 本章小結(jié) 34
第3章 干擾環(huán)境中δ 域合作動(dòng)態(tài)博弈系統(tǒng)的優(yōu)化控制 35
3.1 研究背景與意義 35
3.2 δ 域合作博弈模型與指標(biāo)設(shè)定 35
3.3 δ 域合作博弈優(yōu)化算法 38
3.3.1 有限時(shí)間δ 域合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 38
3.3.2 無限時(shí)間δ 域合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 39
3.3.3 δ 域ε 帕累托*優(yōu)值的魯棒性分析 41
3.4 實(shí)物實(shí)驗(yàn) 42
3.5 本章小結(jié) 47
第4章 基于干擾觀測器的事件驅(qū)動(dòng)非合作動(dòng)態(tài)博弈策略設(shè)計(jì)與分析方法 48
4.1 研究背景與意義 48
4.2 干擾環(huán)境中博弈優(yōu)化模型與指標(biāo)設(shè)定 50
4.3 基于干擾觀測器的事件觸發(fā)復(fù)合博弈算法 54
4.3.1 雙人非合作博弈復(fù)合策略設(shè)計(jì) 54
4.3.2 多人非合作博弈復(fù)合策略設(shè)計(jì) 60
4.4 仿真算例 64
4.5 本章小結(jié) 70
第5章 基于干擾觀測器的δ 域線性二次型博弈組合策略設(shè)計(jì)方法 71
5.1 研究背景與意義 71
5.2 干擾環(huán)境中δ 域博弈優(yōu)化模型與指標(biāo)設(shè)定 72
5.3 基于干擾觀測器的δ 域復(fù)合博弈算法 75
5.3.1 δ 域干擾觀測器設(shè)計(jì) 76
5.3.2 δ 域非合作博弈策略設(shè)計(jì) 77
5.3.3 δ 域ε 納什均衡解的魯棒性分析 80
5.4 仿真算例 89
5.5 本章小結(jié) 92
第6章 基于干擾觀測器的連續(xù)時(shí)間域分布式博弈組合策略設(shè)計(jì)方法 93
6.1 研究背景與意義 93
6.2 連續(xù)時(shí)間域含干擾博弈模型 94
6.3 連續(xù)時(shí)間復(fù)合博弈優(yōu)化算法 95
6.3.1 連續(xù)時(shí)間域Stubborn 干擾觀測器設(shè)計(jì) 95
6.3.2 連續(xù)時(shí)間域分布式復(fù)合博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 97
6.4 仿真算例 99
6.5 本章小結(jié) 102
第7章 基于滑模干擾觀測器的離散時(shí)間域分布式博弈組合策略設(shè)計(jì)方法 103
7.1 研究背景與意義 103
7.2 離散時(shí)間域含干擾博弈模型 103
7.3 離散時(shí)間域復(fù)合博弈優(yōu)化算法 106
7.3.1 離散時(shí)間域Stubborn 干擾觀測器設(shè)計(jì) 106
7.3.2 離散時(shí)間域分布式復(fù)合博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 108
7.4 仿真算例 111
7.5 本章小結(jié) 113
第8章 DoS 攻擊下非合作博弈策略的設(shè)計(jì)與分析方法 114
8.1 研究背景與意義 114
8.2 DoS 攻擊下合作/非合作博弈模型 114
8.3 DoS 攻擊下博弈優(yōu)化算法 118
8.3.1 DoS 攻擊下非合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 118
8.3.2 DoS 攻擊下合作博弈優(yōu)化策略設(shè)計(jì) 119
8.4 仿真算例 122
8.5 本章小結(jié) 124
第9章 基于嵌套式納什博弈的控制與防御策略耦合設(shè)計(jì)方法 125
9.1 研究背景與意義 125
9.2 嵌套式納什博弈模型 125
9.3 嵌套式納什博弈算法 128
9.3.1 面向IDS 的納什*優(yōu)博弈策略設(shè)計(jì) 128
9.3.2 魯棒*優(yōu)控制策略設(shè)計(jì) 130
9.3.3 基于嵌套式納什博弈的耦合設(shè)計(jì)方法 135
9.4 仿真算例 136
9.5 本章小結(jié) 138
第10章 面向智能攻擊者的主從博弈攻防策略設(shè)計(jì)方法 139
10.1 研究背景與意義 139
10.2 針對(duì)智能攻擊者的嵌套式主從博弈模型 139
10.3 嵌套式主從博弈算法 142
10.3.1 面向IDS 的主從*優(yōu)博弈策略設(shè)計(jì) 142
10.3.2 主從博弈*優(yōu)控制策略設(shè)計(jì) 143
10.3.3 基于嵌套式主從博弈的耦合設(shè)計(jì)方法 146
10.4 仿真算例 147
10.5 本章小結(jié) 152
第11章 基于馬爾可夫博弈的隨機(jī)控制系統(tǒng)控制與防御耦合設(shè)計(jì)方法 153
11.1 研究背景與意義 153
11.2 馬爾可夫隨機(jī)動(dòng)態(tài)博弈模型 153
11.3 控制與防御耦合設(shè)計(jì)算法 158
11.3.1 馬爾可夫博弈*優(yōu)防御策略設(shè)計(jì) 158
11.3.2 馬爾可夫切換下控制策略設(shè)計(jì) 158
11.3.3 協(xié)同策略耦合設(shè)計(jì)方法 163
11.4 仿真算例 164
11.5 本章小結(jié) 167
第12章 基于異構(gòu)博弈的信息物理系統(tǒng)彈性策略設(shè)計(jì) 168
12.1 研究背景與意義 168
12.2 異構(gòu)博弈模型與設(shè)計(jì)目標(biāo) 169
12.2.1 基于SINR 的信息傳輸模型 169
12.2.2 控制系統(tǒng)模型 170
12.2.3 設(shè)計(jì)目標(biāo) 172
12.3 異構(gòu)博弈的彈性策略算法 172
12.3.1 內(nèi)層博弈策略設(shè)計(jì) 172
12.3.2 外層博弈策略設(shè)計(jì) 174
12.3.3 異構(gòu)博弈迭代方法 179
12.4 仿真算例 180
12.5 本章小結(jié) 187
第13章 高級(jí)持續(xù)性威脅下基于主從博弈的控制系統(tǒng)防御策略分析 188
13.1 研究背景與意義 188
13.2 高級(jí)持續(xù)性攻擊下的博弈模型 189
13.3 高級(jí)持續(xù)性攻擊下主從博弈算法 193
13.3.1 防御資源受限情況 195
13.3.2 保護(hù)服務(wù)單元數(shù)目受限情況 195
13.4 仿真算例 198
13.5 本章小結(jié) 202
第14章 網(wǎng)絡(luò)攻擊下基于動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制的控制系統(tǒng)彈性策略設(shè)計(jì)方法 203
14.1 研究背景與意義 203
14.2 網(wǎng)絡(luò)攻擊環(huán)境中控制系統(tǒng)模型 204
14.2.1 DoS 攻擊下通信模型 204
14.2.2 DoS 攻擊下控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償模型 205
14.2.3 博弈模型構(gòu)建 207
14.3 博弈策略的設(shè)計(jì) 208
14.3.1 智能攻擊者的*優(yōu)響應(yīng)策略 208
14.3.2 傳輸者的*優(yōu)響應(yīng)策略 209
14.3.3 控制器設(shè)計(jì) 212
14.3.4 跨層彈性定價(jià)機(jī)制設(shè)計(jì) 214
14.4 仿真算例 218
14.5 本章小結(jié) 224
參考文獻(xiàn) 225
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干擾對(duì)抗環(huán)境中的動(dòng)態(tài)博弈理論——設(shè)計(jì)與分析 節(jié)選
第1章 動(dòng)態(tài)博弈理論概述 1.1 研究背景與研究意義 隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)，以及計(jì)算機(jī)技術(shù)在近十年的迅速發(fā)展衍生了一種新型的復(fù)雜控制系統(tǒng)，包括網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)(networked control system，NCS)[1]、信息物理系統(tǒng)(cyber-physical system，CPS)[2，3]，物聯(lián)網(wǎng)(internetof things，IoT)等。現(xiàn)有復(fù)雜控制系統(tǒng)信號(hào)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸后實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的控制，呈現(xiàn)大規(guī)模、分布式特性，易受多源干擾和惡意攻擊影響。控制系統(tǒng)可以看作是對(duì)多個(gè)智能設(shè)備的設(shè)計(jì)問題，可以借助博弈論方法研究控制系統(tǒng)的相互作用。博弈論研究的是決策者間的相互作用過程，即某個(gè)參與者的行為決策過程受到其他參與者的影響[4]。控制系統(tǒng)中常見的一種博弈方式為零和博弈，也稱作minimax 博弈，即系統(tǒng)中一方是有利因素，一方是不利因素。在控制系統(tǒng)中，一方為控制器，另一方為敵對(duì)環(huán)境，即擾動(dòng)。控制器以優(yōu)化特定的系統(tǒng)性能為目標(biāo)，而惡意環(huán)境以破壞達(dá)到該性能為目標(biāo)。在控制系統(tǒng)安全研究領(lǐng)域也可以將系統(tǒng)建模為零和博弈問題。通過設(shè)計(jì)安全措施來抵御試圖入侵系統(tǒng)并破壞系統(tǒng)性能的惡意攻擊。在分布式和網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)，如電網(wǎng)系統(tǒng)、交通網(wǎng)絡(luò)、多智能體系統(tǒng)中存在多個(gè)決策者，且不存在可以得到全局信息或具有參與者和環(huán)境全部權(quán)限的參與者，由此將系統(tǒng)構(gòu)建為非合作博弈模型。例如，在典型的智能電網(wǎng)控制中，分布式的網(wǎng)絡(luò)中的決策者根據(jù)不斷變化的需求和環(huán)境條件做出相應(yīng)消耗或存儲(chǔ)能源的決策。大規(guī)模復(fù)雜控制系統(tǒng)易受到多源干擾和惡意攻擊等極端環(huán)境影響，研究控制系統(tǒng)中干擾對(duì)抗環(huán)境對(duì)動(dòng)態(tài)博弈性能的影響是亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。 近幾十年來，博弈論已經(jīng)廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、軍事國防、通信工程等多個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，已經(jīng)成為*為活躍的研究領(lǐng)域之一。博弈論起源于一套用于建模自私?jīng)Q策者交互的工具。一個(gè)博弈由以下四個(gè)要素構(gòu)成。 ①參與者或代理：這些是決策者，如證券交易市場中的交易者或者能夠做出決定的智能體。 ②策略或操作集：這些是每個(gè)參與者可以用的操作，如交易員可以購買/出售哪些金融產(chǎn)品、金額和時(shí)間或者智能體能夠選擇的行為。 ③效用或成本函數(shù)：一種量化每個(gè)參與者的目標(biāo)是否已實(shí)現(xiàn)以及達(dá)到何種程度的度量。這通常是用關(guān)于行為的代價(jià)函數(shù)表征。 ④均衡概念：參與者i旨在*小化其成本函數(shù)Ji 。該函數(shù)既取決于其自己的行為，又取決于所有其他參與者的行為。因此，有必要定義什么是博弈的表征結(jié)果。其中，*著名的就是納什均衡，即沒有任何代理人能夠通過單方面改變其行動(dòng)來降低其成本。 在多智能體的博弈問題中，每個(gè)智能體都是把自身利益放在首要位置的自私個(gè)體，都會(huì)通過優(yōu)化自身的成本函數(shù)以*大化自身的利益，但是由于多智能體之間存在攻防關(guān)系或者資源平衡等因素的限制，不同智能體之間的代價(jià)函數(shù)相互關(guān)聯(lián)，存在耦合關(guān)系。博弈論中的納什均衡理論為解決此類問題提供了很好的方法。事實(shí)上博弈論的一個(gè)重要的貢獻(xiàn)就是為研究智能體之間的各種沖突和耦合以及帶來的影響提供理論支撐，實(shí)現(xiàn)對(duì)這類問題的有效分析和預(yù)測，進(jìn)而設(shè)計(jì)出能夠達(dá)到均衡的算法。 另外，在實(shí)際的工程問題中，由于能量或者信號(hào)功率的限制，博弈中的參與者可能無法獲得其余所有參與者的信息，只能得到附近鄰居的信息。在此情況下，每個(gè)參與者可視為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，參與者之間的信息交互關(guān)系可視為邊，進(jìn)而參與者通過信息拓?fù)鋱D進(jìn)行博弈。為獲得所有參與者的信息，參與者i 可以通過信息拓?fù)鋱D對(duì)其余參與者的信息進(jìn)行估計(jì)。 值得注意的是，關(guān)于多智能體博弈的研究，已有的大多數(shù)研究都是在沒有考慮干擾的情況下進(jìn)行的。但是在博弈的過程中，每個(gè)參與者都不可避免地受到干擾的影響，如傳感器噪聲、通信延遲和丟包、外源擾動(dòng)等。另外，參與者的模型可能存在不確定性，這些都可視為干擾。受未知干擾影響的博弈系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)在許多情況下，如光信噪比(optical signal noise ratio，OSNR)的功率控制、智能電網(wǎng)管理和網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。在理想情況下，即擾動(dòng)不存在時(shí)，博弈的結(jié)果可以準(zhǔn)確求解。但是在干擾存在的情況下，由于擾動(dòng)會(huì)參與到博弈的過程中，博弈的結(jié)果將很難求解。顯然，直接忽略干擾的影響是不合理的，因?yàn)楦蓴_會(huì)影響博弈的*終結(jié)果，在實(shí)際的控制系統(tǒng)中，通常需要考慮干擾的影響，否則，控制系統(tǒng)可能會(huì)不穩(wěn)定。為實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的抑制，通常有如下三種控制方法。 ①自適應(yīng)控制方法：控制器增益隨著干擾的變化而改變。這種方法已經(jīng)成功應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如輪船在波浪中行駛。但是自適應(yīng)方法通常會(huì)增加非線性系統(tǒng)的復(fù)雜性。但是，干擾的變化會(huì)影響整個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，進(jìn)而影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 ②前饋控制方法：干擾在進(jìn)入控制回路前被測量并補(bǔ)償，這種方法已經(jīng)成功應(yīng)用于飛機(jī)對(duì)湍流的測量，但是需要確保干擾測量的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。 ③魯棒控制方法：一個(gè)固定的控制器需要實(shí)現(xiàn)對(duì)給定的一系列干擾模型的期望控制效果。魯棒控制的目的是系統(tǒng)的控制性能在不確定集中所有不確定性條件下仍能滿足。其局限在于，所有的不確定均被視為同等的可能性，并且在可能事件和不太可能發(fā)生的事件之間沒有任何區(qū)別。所以魯棒控制方法具有較大的保守性。 如何對(duì)具有博弈行為的被控對(duì)象進(jìn)行調(diào)控研究是非常有意義的問題。現(xiàn)實(shí)社會(huì)管理中因忽視對(duì)象的自主性和博弈性而導(dǎo)致了某些異化現(xiàn)象。博弈控制系統(tǒng)是研究被控對(duì)象具有博弈行為的框架[5，6]，這個(gè)框架將博弈論與控制論結(jié)合為具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的調(diào)控系統(tǒng)，上層為宏觀調(diào)控變量，下層為相互關(guān)聯(lián)且功能不盡相同的多個(gè)主體，每個(gè)主體都有自己的追求目標(biāo)[7]。 在現(xiàn)有的抗干擾方法中，干擾觀測器可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地估計(jì)未知干擾，并提供前饋補(bǔ)償項(xiàng)對(duì)未知干擾進(jìn)行抑制和消除，同時(shí)具有良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。干擾觀測器可以與其他控制方法相結(jié)合，如自抗擾控制和滑模控制等。 自抗擾控制將系統(tǒng)受到的所有干擾視為“總擾動(dòng)”，使用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器對(duì)“總擾動(dòng)”進(jìn)行觀測并在其進(jìn)入控制回路前進(jìn)行補(bǔ)償。因此自抗擾控制不僅能消除未知的外部干擾，也可以處理系統(tǒng)模型自身的不確定性。同時(shí)值得注意的是，異常干擾(野值)會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成較大的沖擊，甚至造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。因此，在實(shí)際的控制系統(tǒng)中需要考慮野值的影響。 滑模控制不僅克服了系統(tǒng)的不確定性，而且對(duì)干擾和非建模動(dòng)力學(xué)具有很強(qiáng)的魯棒性，并且對(duì)非線性系統(tǒng)也具有良好的控制效果。基于滑模控制理論設(shè)計(jì)的觀測器也顯示出顯著的特征，特別是超扭曲算法。但是，關(guān)于超扭曲算法的大多數(shù)研究都是在連續(xù)時(shí)間條件下進(jìn)行的，而對(duì)于離散時(shí)間系統(tǒng)的研究則很少。但是，隨著計(jì)算機(jī)和數(shù)字通信電路的廣泛使用，在許多情況下信號(hào)不是連續(xù)的，而是離散的，數(shù)字信號(hào)和連續(xù)的系統(tǒng)是不合適的，因此對(duì)于離散時(shí)間系統(tǒng)的研究具有很重要的工程意義。 現(xiàn)在我們回到理論問題，盡管干擾觀測器廣泛應(yīng)用于工程實(shí)踐，并取得了良好的效果，如機(jī)械的精確控制、飛行器的控制系統(tǒng)等，但是，現(xiàn)有的研究對(duì)于博弈過程中的干擾關(guān)注較少，多數(shù)的研究忽略干擾以簡化問題，即便考慮干擾，也是已知干擾模型或者干擾隨時(shí)間遞減。這些假設(shè)通常與實(shí)際不符，因?yàn)槎鄶?shù)擾動(dòng)并不能精確建模，如摩擦力、陣風(fēng)等。同時(shí)，干擾的存在對(duì)博弈的表征提出了新的挑戰(zhàn)。因此考慮干擾下的博弈具有重要的理論和實(shí)際意義。 由網(wǎng)絡(luò)連接的復(fù)雜控制系統(tǒng)較原有本地的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)控制具有減少布線、節(jié)約成本、實(shí)現(xiàn)信息共享、增加系統(tǒng)靈活性和可靠性、使系統(tǒng)易于擴(kuò)展和維護(hù)等諸多優(yōu)點(diǎn)。但由于網(wǎng)絡(luò)的接入，打破了原有控制系統(tǒng)的封閉性，給控制系統(tǒng)帶來了很多問題和挑戰(zhàn)。控制系統(tǒng)由使用專用網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行傳輸，變?yōu)槭褂霉簿W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸來減少其成本。系統(tǒng)中標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議和商業(yè)化操作系統(tǒng)的使用，使得控制系統(tǒng)遭受攻擊的可能性大大增加。對(duì)于控制系統(tǒng)的安全防護(hù)就尤為重要，所以在控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中要權(quán)衡控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可用性和安全性問題。由于利益驅(qū)使，網(wǎng)絡(luò)攻擊者在不斷增強(qiáng)自己的攻擊手段和攻擊技術(shù)，對(duì)于工業(yè)控制系統(tǒng)的攻擊事件層出不窮。下面給出幾個(gè)控制系統(tǒng)遭受攻擊的著名案例。 ①2010 年，伊朗的布什爾核電站遭受“震網(wǎng)”病毒的攻擊。該攻擊是通過惡意修改發(fā)送給可編程邏輯控制器的控制指令實(shí)現(xiàn)的，可使離心機(jī)受損，該病毒使核電站推遲發(fā)電，嚴(yán)重?fù)p害了伊朗的工業(yè)設(shè)施[8， 9， 10]。 ②2015 年9 月1 日，阿里云出現(xiàn)了故障，眾多用戶運(yùn)行在阿里云上的系統(tǒng)命令和可執(zhí)行的文件被刪除。然后，阿里云發(fā)表聲明，稱此事件是在查殺功能升級(jí)過程中因云盾安騎士服務(wù)器組件中的惡意文件觸發(fā)了故障，導(dǎo)致了部分服務(wù)器的一些可執(zhí)行文件被錯(cuò)誤隔離[11]。 ③2016 年1 月，俄羅斯發(fā)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致烏克蘭發(fā)生大規(guī)模停電。此事件是由惡意攻擊軟件“黑色能量3”導(dǎo)致的，此軟件即為2014 年感染了某些美國關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營商的惡意軟件一個(gè)變種。工業(yè)控制系統(tǒng)的安全問題將成工業(yè)4.0 下的研究重點(diǎn)。 ④ 2018 年 1 月，荷蘭三大銀行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)遭受近一周的分布式拒絕服務(wù)(distributed denial-of-service，DDoS)攻擊，導(dǎo)致網(wǎng)站和互聯(lián)網(wǎng)銀行服務(wù)癱瘓，此外，荷蘭稅務(wù)局也遭受了類似攻擊。 網(wǎng)絡(luò)安全事件增多，嚴(yán)重影響國民生產(chǎn)生活，其安全形勢面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。各國已分別采取行動(dòng)，在工業(yè)控制安全領(lǐng)域制定研究計(jì)劃，并開展相關(guān)工作。歐洲信息安全局于2013 年發(fā)布了關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全工業(yè)控制系統(tǒng)白皮書。美國制定并實(shí)施國家監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，聯(lián)合橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室和愛德華國家實(shí)驗(yàn)室及各大學(xué)進(jìn)行研究。2010 年，中國國家發(fā)改委將控制系統(tǒng)安全問題作為獨(dú)立領(lǐng)域重點(diǎn)支持。2016 年12月27 日，中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組發(fā)布《國家網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略》，強(qiáng)調(diào)“沒有網(wǎng)絡(luò)安全就沒有國家安全”。2017 年6 月1 日，《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》正式實(shí)施，網(wǎng)絡(luò)安全有法可依、強(qiáng)制執(zhí)行，網(wǎng)絡(luò)安全市場空間、產(chǎn)業(yè)投入與建設(shè)步入持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展階段。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的研究已迅速在國內(nèi)外引起熱潮[12-15]。 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，打破了原有系統(tǒng)的封閉性，對(duì)于系統(tǒng)的攻擊事件層出不窮，對(duì)于系統(tǒng)安全防護(hù)設(shè)計(jì)變得尤為重要[16]。圖1.1 給出了將不同的攻擊方式按三維度劃分的一種形式[14]：系統(tǒng)知識(shí)(system knowledge)、竊聽資源(disclosure resources)和介入資源(disruption resources)，各種攻擊形式已在圖1.1 中標(biāo)出。下面結(jié)合圖1.1 對(duì)不同的攻擊形式進(jìn)行詳細(xì)介紹。 圖1.1 攻擊方式的三維度劃分 (1)針對(duì)物理對(duì)象的攻擊[16]：直接對(duì)控制器、執(zhí)行器、被控對(duì)象或傳感器等物理結(jié)構(gòu)的攻擊。 (2)欺騙式攻擊[15， 17]：提供錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行欺騙，在獲取錯(cuò)誤的外部信息情況下執(zhí)行錯(cuò)誤的操作，進(jìn)而影響物理系統(tǒng)。欺騙攻擊主要是通過故障檢測與隔離系統(tǒng)而對(duì)控制系統(tǒng)發(fā)起的攻擊。在故障檢測與隔離系統(tǒng)中，通常會(huì)使用濾波算法求出測量信號(hào)的估計(jì)值，通過比較原信號(hào)與測量信號(hào)的差與設(shè)定閾值來決定是否觸發(fā)警報(bào)。欺騙式攻擊是在不觸發(fā)警報(bào)的情況下對(duì)控制系統(tǒng)的控制過程或測量過程進(jìn)行干擾，主要有兩種形式。 ①錯(cuò)誤數(shù)據(jù)注入攻擊(false data injection attack)：攻擊者通過修改測量值進(jìn)行攻擊，使得真實(shí)測量值變?yōu)槭芄魷y量值。 ②重放攻擊(replay attack)[18]：在攻擊者不能依靠自己設(shè)計(jì)的信號(hào)進(jìn)行攻擊而不被檢測出來時(shí)，只能依靠記錄正常工作情況下的信號(hào)進(jìn)行重放，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行欺騙攻擊。這種攻擊形式需要竊聽資源和介入資源，是較為常見的一種攻擊方式，目前已有不少研究成果[19-21]。 (3)DoS 攻擊[22]：針對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的攻擊，影響系統(tǒng)的連接性，由于缺乏連接性導(dǎo)致傳感器的測量數(shù)據(jù)和控制器指令無法到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。從技術(shù)手段上來講，DoS 攻擊包括用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議(user datagram protocol，UDP)
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