具有有限观测的目标防御微分对策的动态网络分析

在本文中，我们研究了一个涉及一个攻击者、一个目标和多个防御者的目标-攻击者-防御者（TAD）微分对策。我们考虑两种变体：（a）攻击者和目标具有无限观测范围，而防御者受可见性约束；（b）仅攻击者具有无限观测范围，其余参与者受可见性约束。我们将参与者的交互建模为具有非对称信息的动态对策。此处，参与者的可见性约束诱导出一个可见性网络，该网络封装了对策演化过程中的可见性信息。基于这一观察，我们为受可见性约束的参与者引入了网络自适应反馈或可实现策略。利用逆对策理论方法，我们得到了网络自适应反馈纳什均衡策略。我们引入了一致性准则以选择网络自适应反馈纳什策略的一个子集（或精炼），并提供了一种基于优化的方法来计算它们。最后，我们通过数值实验说明了我们的结果。