摘要
理性交换协议(REP)因使用了理想化的理性假设,在现实中有可能失效。为解决此协议失效的问题,基于与现实更为接近的有限理性假设(BRH),定义了有限理性公平概念,并首次基于BRH设计了有限理性公平数据交换协议(FDEP-BR)。理论分析表明,与REP相比,FDEP-BR虽然牺牲了一定效率(轮复杂度为O(l*v)),但具有容错性和有限理性公平性,能够抵抗非合作攻击。对FDEP-BR构造自动机模型,并改进经验加权吸引(EWA)学习模型的决策方式,设计了EWA学习决策算法;在此基础上,基于Jade-Repast集成平台对FDEP-BR进行了仿真,仿真结果表明FDEP-BR的均衡状态与预期具有一致性。