一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法

针对无线传感器网络中耗能不均问题,引入马尔可夫博弈理论,构建了无线传感器网络的马尔可夫博弈模型.在能量均衡路由分析的基础上,给出了一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法,该算法从无线传感器网络整体耗能出发,兼顾节点之间的合作.定义了能量和信誉值的二元收益函数,给出了节点转发的状态转移概率,根据收益函数进行能量调节,求解出能量和收益之间的均衡系数——纳什均衡,实现了节点能量的均衡消耗,延长了网络的生命周期.使用PRISM概率仿真工具进行仿真,验证了该博弈模型存在纳什均衡点,同时表明该模型能促进节点之间合作,最大化无线传感器网络的生命周期.     

无线传感器网络路由中合作性重复博弈模型的研究

无线传感器网络中,节点能耗、路径可靠度以及节点的死亡时间是传感器网络路由需要考虑的关键因素.为了提高能量利用率和传感器网络收益,在节点理性且自私的条件下,运用博弈论方法提出了一种基于节点合作的数据包发送/转发的重复博弈模型,设计了一个与路径连通度和节点能量消耗有关的收益函数,采用惩罚机制使重复博弈模型存在子博弈精炼纳什均衡,降低了自私节点背叛的可能性.实验结果表明:采用惩罚机制的重复博弈能够提高网络的收益,同时也提高了网络吞吐量,任何自私节点的不合作行为都导致节点的能量浪费和节点的整体收益下降.     

基于博弈论的无线传感网能量均衡模型

提出一种基于贝叶斯博弈的无线传感网能量均衡算法,该算法将每次数据转发过程分解为两个阶段的博弈。第一阶段博弈是指节点结合自身能量水平及参与博弈其他节点的战略,构造静态贝叶斯博弈模型,以最优化期望收益函数的解作为节点参与路由转发数据包的最优决策概率;第二阶段博弈是指源节点与邻居节点根据能量水平及相互战略,构造博弈模型,根据最大化期望收益函数的解,决定双方在博弈阶段的最优转发包数量。仿真实验结果表明,本文提出的算法能够有效地均衡网络的能量消耗,延长网络的生存时间。     

基于协作博弈的ZigBee能量优化路由算法

针对 ZigBee网络节点协作过程中,由于工作任务不均衡导致能耗不均问题,从带有竞价的博弈角度提出了基于协作博弈的ZigBee网络能量优化路由算法。首先建立了ZigBee路由博弈的系统模型以及能耗模型;其次,针对ZigBee网络节点建立了基于斯坦克贝格博弈的ZigBee协作博弈模型,分析了协作博弈的近似纳什均衡解,给出了优化的路由算法流程描述;最后的OPNET仿真实验表明,改进的路由算法能够在节点失效数目、能量消耗以及生存时间上得到了一定的改善。     

一种无线传感器网络能耗均衡的自适应拓扑博弈算法

针对无线传感器网络节点能量有限与能耗不均衡导致网络生命周期提前结束的问题,运用势博弈理论将节点的平均寿命、节点最短寿命、网络的连通性以及覆盖性应用到效益函数的设计中,建立一种基于序数势博弈的能耗均衡的拓扑控制模型,以证明博弈模型是序数势博弈.基于该势博弈模型,提出一种能耗均衡的自适应拓扑博弈算法.该算法根据节点平均寿命调整自身的功率,帮助最短寿命节点降低功率,延长整个网络的生存时间.仿真实验及对比分析表明,所提出的算法相比于其他基于博弈论的拓扑控制算法,能够改善网络能量的均衡性,提高网络能量效率,保证网络拓扑的健壮性,增强网络拓扑的自适应性.     

一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）中通常节点能量受限,节点间能耗不均衡会导致网络生命周期缩短.针对该问题,综合考虑节点的能量效率和能耗均衡,通过引入阿特金森指数设计了一种改进优化的综合效用函数;基于此,建立了一种能耗均衡的拓扑博弈模型,并证明了该拓扑博弈模型是序数势博弈且存在帕累托最优;提出了一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法（DTCG）.通过仿真实验及对比分析表明,相较于其它基于博弈理论的拓扑控制算法,DTCG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下,降低节点发射功率,拥有更好的能量均衡性和能量效率,可以有效延长网络生命周期.     

基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制算法

针对无线传感器网络中节点能量有限以及消耗不均衡的问题,运用势博弈理论,设计一种考虑节点剩余能量、信息传输成功率以及节点到基站之间距离的效用函数,构建博弈模型,在此基础上,提出基于势博弈的非均匀拓扑控制算法BLTC。仿真结果表明,与DIA算法、VGEB算法相比,BLTC算法能够均衡节点的能量消耗,延长网络的生命周期。     

车载自组织网络中节点合作行为的博弈研究

在车载自组织网络中使用公共品博弈理论促进节点合作的研究表明车辆密集区域的节点会呈现不合作状态.本文通过模拟实验得知当节点平均度数较低时,节点更容易产生合作行为.为了提高车辆密集区域中合作节点的比例,本文提出了博弈度数与博弈拓扑的概念,并在此基础上构建了一种能够更改网络博弈拓扑,降低节点博弈度数的分组博弈理论模型.实验结果表明,在车辆密集区域使用该博弈模型能够显著提高网络中合作节点的比例.     

WSN中基于子博弈的节点能量优化算法研究

引用子博弈精炼模型对节点参与路由进行建模,基于安全度设计一个评价函数,对参与路由的节点进行合作度奖励而对没有参与路由的节点实施惩罚。避免了过度信任与使用某个节点,均衡了网络节点的能量消耗,优化了网络节点能量的利用率。实验结果表明,该算法与传统算法相比在相同的时间里具有较少的死亡节点,延长了网络寿命,并具有较强的鲁捧性。     

基于信任的无线传感器网络时隙分配博弈分析

为了帮助无线传感器网络作出既有利于自身收益又能抑制恶意节点的决策,提出了一种信任激励的时隙分配博弈模型。根据收益矩阵对恶意节点和簇头之间的非零和博弈关系进行了认知和分解,指出了破坏行为可以抑制的原因是纳什均衡可以作为惩罚阻止节点偏离收益更高的策略组合。在此基础上建立了博弈模型,然后证明了无限重复博弈中的纳什回归策略成为子博弈完美均衡的充分必要条件。采用单轮纳什均衡惩罚合作性策略的偏离者,从而使恶意节点与簇头的无限重复博弈能够产生合作效应。仿真实验结果表明,根据该模型作出的决策可以增加网络收益并抑制恶意节点的破坏行为。     

无线多跳网络中基于博弈论的协作激励机制研究

无线多跳网络中网络传输性能容易受到自私节点的影响。本文首先对目前的节点协作激励机制进行了总结,然后,针对分簇路由中簇间路由场景,运用博弈论中非合作博弈的思想,建立博弈模型以激励簇内节点通过协作通信的方式帮助簇头进行数据包的转发,最后给出了基于非合作博弈的激励机制中纳什均衡解的求解过程。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

一种协作和中继混合的传感网寿命最大化路由算法

周期性监控、多对一数据传输是无线传感网的典型场景之一.其中存在固有的能耗不均问题,即与sink 节点距离不同的节点能耗差异大,严重缩短了网络寿命.提出了一种基于协作和中继混合传输模式的路由方法,利用协作和中继在远、近距离传输时能耗的互补性,通过调整节点采用中继模式传输的负载比例(称为中继率),均衡节点间的能耗,延长网络寿命.定量地描述了节点能耗和中继率的关系,将网络寿命最大化建模为关于中继率矢量的高阶非线性优化问题.为了求解该问题,深入分析了寿命最大化时节点间能耗的关系,得到的结论是：若以中继模式传输单比特的能耗小于sink 一跳邻节点的协作模式能耗,则寿命最大化时所有节点能耗相等;否则,寿命最大化时节点中仅满足协作模式能耗大于中继模式的部分节点能耗相等.由此将多元非线性的网络寿命最大化问题转化为关于单变量的优化问题,求得了最优中继率.利用理论分析结果设计了分布式路由算法DORRCR.仿真结果表明,该算法能够有效延长网络寿命,显著提高全网的能耗均衡性.     

基于演化博弈论的移动Ad Hoc网络中继协作机制

从演化博弈论的角度,提出一种能有效激励无线Ad Hoc网络节点参与数据分组中继协作的纳什均衡策略:G-TFT(Generous Tit for Tat).以节点中继的分组数与所需的能量开销为均衡点,建立了中继协作过程的单阶段博弈模型G,验证了节点的自私性动机,将G扩展为基于时闻序列、策略可转换的演化博弈R,并根据R的纳什均衡提出了协作激励策略G-TFT.仿真结果表明.通过调整宽容因子g,G-TFT能有效地激励节点参与中继协作.     

基于演化博弈论的无线传感网监测节点分群算法

针对大规模无线传感器网络多辐射源定位中,辐射源公共覆盖范围内监测节点能耗过高造成网络寿命降低的问题,提出一种基于演化博弈理论（EGT）的传感网监测节点分群算法。通过将最优节点集的搜索空间映射到博弈的策略组合空间,以博弈的效用函数为目标函数构建了非合作博弈模型;利用纳什均衡分析及均衡的扰动恢复过程实现目标优化;设计了分群算法以优化节点集组成相应的群参与最终的定位。以接收信号强度指示（RSSI）/信号到达时间差（TDOA）两轮定位为例,将该算法与典型的最近邻算法、基于离散粒子群优化（DPSO）的分群算法在定位精度和网络寿命方面作对比。仿真结果表明,该分群算法避免了多辐射源公共覆盖区域内节点能耗较高的问题,延长了网络寿命,同时保证了对辐射源的定位。     

基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法

针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题,为了平衡节点间的能量消耗,同时提高系统的信道容量,提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈,使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务,反之则提供较多的功率进行服务,从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比,在有2、3和4个中继节点时,信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明,该算法不仅提高了系统总的信道容量,而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。     

无线传感器网络中基于协作的包转发研究

运用博弈论的观点和方法来解决传感器网络中的包转发问题．为传感器网络建立了包转发模型，分析了节点参与包转发会话所获得的帕累托最优效用．提出了基于帕累托最优效用的包转发算法POUPF，并证明了该算法能够建立纳什均衡以保证每个节点都获得帕累托最优效用．仿真结果表明：POUPF能够有效促进节点自发合作，确保了每个节点获得帕累托最优效用；任何偏离POUPF节点的包转发行为都会导致所有节点效用的下降．     

Best neighbor strategy to enforce cooperation among selfish nodes in wireless ad hoc network

Trust among nodes in a self-organizing network such as a mobile ad hoc network presents a number of problems and paradoxes. One of the challenging characteristics of wireless and mobile ad hoc networks consists in exploring ways to cope up with selfish behavior of neighbors towards network functions such as routing and forwarding. This paper attempts to deal with such mechanisms and as a result it introduces a distinct model to study the behavior of selfish neighbors using strategic, non-cooperative game theory. Many research works have used Tit-For-Tat strategy for analysis when they deploy game theory to stimulate cooperation. A compliant and an adaptable strategy called Best Neighbor Strategy [BNS] is proposed in this paper for the packet forwarding game in a wireless ad hoc environment. The behavior of nodes is probed varying the proportion of selfishness and also the size of the population while forwarding the packets. The investigations have brought out that the proposed cooperation enforcement policy is scalable, is able to converge faster and is robust against selfishness. BNS achieves evolutionary stability even under the invasion of selfish strategy at different proportions. Further, BNS proves to be a pure evolutionary stable strategy as it evolves to dominate the population from whatever the initial frequency it starts with and it totally out-competes the malign behavior shown by selfish strategy, which means that BNS is immune to invaders. The observations and analysis have shown that the ad hoc paradigm can be modeled significantly using an approach, which has been developed for game theory.