非法偷猎会对生态系统造成破坏,甚至可能导致物种的灭绝,是一项全世界都面临的严峻问题。随着各类珍稀动物数量的不断减少,如何在防守资源有限的情况下针对偷猎行为给出最优防守策略成为了研究者关注的重要任务。Stackelberg安全博弈因其能够描述攻击者与防守者之间交互的特点,近年来已被成功应用于各类安全防护领域。传统的Stackelberg安全博弈工作通常假设攻击者独立攻击且完全理性,然而这在野生动物保护领域往往并不实际。为了更有效地打击非法偷猎,本文考虑偷猎者间可能存在的合作机制,对野生动物保护博弈中的攻击建模及防守策略生成进行了深入研究。本文的主要贡献概括如下:●本文梳理了 Stackelberg安全博弈的基本概念和研究现状,并针对两名攻击者可能进行联合攻击的特点构建了一个带有合作机制的多轮野生动物保护博弈。●为了预测野生动物保护博弈中攻击者的目标选择,本文考虑人类攻击者(偷猎者)表现出的不完全合理性和自适应性,提出了一个新颖的自适应人类行为模型。该模型定义了攻击者在每个目标处的“倾向性”,将攻击选择与目标3项特征的线性表示相关联,给出了攻击者在每个目标处的攻击概率。根据此模型本文建立了求解防守者最优策略的优化问题。●针对求解最优防守策略的非凸非线性优化问题,本文提出了一个基于近似的防守策略生成算法。该算法将原问题分解为四个子问题并做一系列变量替换,随后引入两类分段线性函数把子问题转化为一个混合整数二次约束二次规划问题(Mixed Integer Quadratically Constrained Quadratic Program,MIQCQP)来求解。●为了验证模型和算法的有效性,本文设计了一个偷猎模拟游戏并邀请不同教育背景的玩家进行了大量的实验。收集到的25000次攻击数据显示,本文提出的方法能够有效帮助防守者防范可能联合攻击的偷猎者,减少自身损失。