对策论方法在信息网络资源分配中的应用

在研究复杂信息网络的资源分配问题时,网络资源提供者和用户之间对资源的使用存在不同的优化目标,导致对资源分配策略存在多种评价准则。为便于网络管理者进行分布式的资源管理和计费,采用对策论模型分析用户对资源的竞争和处理网络传输拥塞正日益受到广泛的重视。本文首先指出资源分配和计费管理的几个主要难点,比较了中心化与非中心化控制策略的差别,而后综述了采用对策论模型进行资源分配和管理的优点,重点讨论了在非中心化条件下对策均衡解与资源利用效率以及网络计费管理策略之间的关系,最后对基于对策论模型的信息网络流量控制与管理策略进行总体评述。     

基于Stackelberg博弈的网络虚拟化资源分配方法

在网络虚拟化环境中,基于Stackelberg博弈模型提出了静态博弈算法下网络运营商对频谱的定价策略及静态和动态博弈算法下各虚拟运营商的频谱分配方法,并推导了各运营商收益最大时的纳什均衡点。该方法能同时满足网络运营商和虚拟网络运营商收益最大化的需求。仿真结果验证了算法的有效性及纳什均衡点的存在性。     

多主多从Stackelberg博弈下的边缘缓存资源分配算法

为鼓励视频服务提供商参与到缓存过程中,本文提出一种基于Stackelberg博弈的激励缓存资源分配算法。与传统激励缓存资源分配方案不同,本文考虑同时存在多个网络运营商和多个视频服务提供商,视频服务提供商从网络运营商处购买存储空间以缓存热门视频。针对该场景,本文将该激励缓存模型建模为多主多从Stackelberg博弈问题,分别构建主方和从方的效用函数,证明了在网络运营商价格确定的情况下,视频服务提供商之间的非合作博弈存在纳什均衡。文章利用分布式迭代算法对该博弈模型进行求解,获得了视频服务提供商的最优缓存策略和网络运营商的最优价格策略。仿真结果表明,本文提出的激励缓存机制可使视频服务提供商获得比其他缓存分配算法更高的单位成本收益。      

面向5G网络的通信和计算资源分配算法研究

现代技术更新递进,从2G到如今的5G只是稍纵即逝。在面向5G网络时代,一方面要跟紧他的脚步不让自己落后,另外一方面也要知道5G网络的通信和计算资源分配算法。5G网络是时代发展的趋势,对于移动通信来说移动云计算是重要的一项技术,要想要掌握移动云这项技术就需要知道它主要途径是通过任务卸载机制将移动终端产生的运算密集型产业进行迁移到丰富资源的云端进行处理。     

5G移动网络下通信资源分配算法

传统的通信资源分配方法具有局限性,在当前5G移动网络条件下,通信过程中的信息传输速率不能满足通信频谱的资源利用率要求,为此,文章提出5G移动网络下通信资源分配算法。在研究边缘网络的基础上,建立5G移动网络的边缘计算模型,将数据传输端进行分层处理,包括计算云层、边缘层以及终端层三个层级,拉近云计算服务器与用户个体之间的数据传输距离。根据模型建立边缘计算的资源分配框架,计算无线链路的数据传输速率,避免陷入局部最优解。同时,将终端层用户进行分簇处理,避免数据传输过程中的同频干扰,提升资源分配效率。在此基础上,基于A3A算法构建簇间的通信资源分配模型,并使用最优化理论对所建立的资源分配算法模型进行优化,实现5G移动网络下通信资源分配算法设计。最后,通过实验对比传统D2D算法与设计的分配算法,结果表明,该算法能够适应5G移动网络环境,保证通信服务过程中信息传输速率的稳定,能够实现通信资源的高效分配。     

终端通信接入网网络资源分配策略研究

论文在不改变现有国家电网通信网中各种体制网络结构的前提下,通过增加网络融合网关和终端接入网关两种功能实体,提出了一种双通信代理机制的异构网协同融合传输方案,并由此设计实现了基于时延的负载感知的异构网络资源分配算法,实现了多业务综合接入及多网络动态协同环境下的网络资源分配技术。数据分析表明该算法在平均时延、网络开销及丢包率等方面优于均匀分配算法、定时反馈的负载感知流量分配算法。     

基于5G无人机通信的多智能体异构网络选择方法

5G无人机通信网络和各种不同无线接入技术的结合使无线异构网络呈现多样化的发展趋势。然而,用户繁多且不同的业务请求对网络要求也不同,造成网络接入选择问题。提出了一种基于5G无人机通信的多智能体异构网络选择方法,将用户分为多个智能体,从用户端和网络端两个方面出发,将用户侧的时延和传输速率需求与网络侧的负载均衡需求综合考虑作为即时回报的相关参数,通过基于Nash Q-Learning的算法进行学习,得到异构网络环境下的网络选择决策模型。仿真结果表明,所提异构网络选择方法针对不同业务类型用户的需求均能选择合适的网络,同时均衡网络的负载,充分利用异构无线网络的资源。     

基于混合博弈的虚拟网络动态资源分配模型

传统的互联网构架模型已难以满足消费者层出不穷的新兴应用要求,网络虚拟化作为解决当前互联网僵化问题的技术手段,近年来受到了国内外新一代网络研究领域的广泛关注。如何在异构的物理环境下设计出既能满足虚拟网用户资源需求,又能最大化利用物理网络资源的资源分配算法,是网络虚拟化技术亟待解决的问题。本文根据博弈论的思想,将合作博弈与非合作博弈相结合,提出了基于混合博弈的竞争模型,并根据业务类型把虚拟网划分为不同的服务类型,提出虚拟网络资源动态分配方法。仿真结果表明,本文提出的基于混合博弈的虚拟网络动态资源分配方案相对于传统资源分配方案而言,充分利用了基础设施提供商提供的物理资源,同时有效预防链路拥塞,增加了用户满意度。     

面向工业控制业务的计算与通信资源分配

MEC(mobile edge computing,移动边缘计算)是一种将移动用户的计算任务卸载到基站端计算服务器的技术,可以减小移动设备功耗并大幅提升其计算能力,因此可以处理工业制造中的大量设备控制业务。针对多用户MISO无线工业控制系统中的工业控制业务处理,系统将移动设备的控制业务数据上传至MEC服务器并完成计算,通过URLLC(ultrareliable low-latency communication,超高可靠低时延通信)回传控制指令,以完成设备控制。在控制业务时延约束下,建立了系统总能耗最小化优化问题,并提出了使用SCA(successive convex approximation,连续凸近似)、二次变换方法（quadratic transformation）与内点法的波束成形、带宽分配子问题求解算法。在推导得到计算任务分配、计算资源分配子问题的闭式最优解后,提出了迭代求解四个子问题的优化算法。仿真结果证明所提算法在降低系统总能耗方面是有效的。     

异构无线网络中基于Stackelberg博弈的分布式定价和资源分配算法

针对异构无线网络资源管理问题,结合多主多从Stackelberg博弈模型,提出了一种同时满足网络运营商和用户效用最大的异构无线网络定价和资源分配方案。首先设计了一种基于收益和花费的移动用户效用函数,并证明在运营商的价格确定后,效用函数满足凹函数的条件,保证了移动用户间非合作博弈的纳什均衡点存在。为了获取移动用户的最优带宽策略和运营商的最优价格策略,提出了一种分布式迭代算法。最后通过仿真实验取得了参与者的最优策略和子博弈完美纳什均衡。     

一种CDMA网络多业务的呼叫允许控制算法

现今无线网络中的多媒体业务具有很大需求。该文对多业务CDMA通信系统容量进行分析,引入有效带宽概念,提出一种呼叫允许控制资源分配优化算法(CAC-RA)。此算法将多媒体业务分为实时业务和非实时业务,通过对自适应实时业务采用马尔科夫模型,对非实时业务采用排队模型,将两模型合并生成的的利益函数采用非线性规划,使呼叫允许控制、切换策略和资源分配问题同时得到解决。实验数据显示CAC-RA算法实现了合理的资源利用和最大的利益值,能较好地适应多业务CDMA网络。     

Competitive Resource Sharing Based on Game Theory in Cooperative Relay Networks

This letter considers the problem of resource sharing among a relay and multiple user nodes in cooperative transmission networks. We formulate this problem as a sellers’ market competition and use a noncooperative game to jointly consider the benefits of the relay and the users. We also develop a distributed algorithm to search the Nash equilibrium, the solution of the game. The convergence of the proposed algorithm is analyzed. Simulation results demonstrate that the proposed game can stimulate cooperative diversity among the selfish user nodes and coordinate resource allocation among the user nodes effectively.     

TD-HSUPA的引入对原有网络的影响及资源配置建议

TD-HSUPA作为TD引入的重要新技术,是继TD-HSDPA之后又一个TD网络承载能力提升方案。如何进行TD-HSUPA的无线网络规划,满足3G数据业务发展要求,保证网络建设性价比,确定网络升级策略和运营策略,是运营商面临的一项重要课题。分析了TD-HSUPA的引入对原有网络带来的影响,提出了一些资源分配和规划组网方面的建议。     

一种基于NSGA-II的网络规划资源配置优化处理方法

本文提供一种网络规划资源配置优化处理方法,利用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)来解决网络规划资源配置优化多个目标通常彼此矛盾、难以同时优化的问题,结合通信网络规划技术特点,提供构建资源配置多目标优化模型方法、模型求解方法和资源分配实施示例,并对资源配置优化结论处理方法进行进一步的讨论。     

Ziv-Lempel预测算法在无线网络资源分配与预留中的应用与研究

在无线网络中,终端移动的不确定性给无线网络的资源管理造成很大的不便.本文把终端的运动轨迹以Cell序列形式表示,提出了基于符号的Ziv-Lempel运动序列处理算法,通过该算法得到的序列上下文关系能有效预测和跟踪终端的移动.在此基础上,构造了一个较简单的资源分配与预留方案,该方案QoS保证能力强;切换失败概率和新呼叫阻塞概率低;预留资源利用率高.     

通信网络宏观可靠性指标的全代数化算法

为了更全面和客观地评价宽带大容量通信网络的可靠性能,引入宏观可靠性指标--总容量归一化加权可靠性指标概念,它是把通信容量和链路可靠性参数有机地综合在一起的指标.解决该指标全代数化计算的关键问题是寻找能够算出网络各节点之间全部路由的代数化路由算法.研究出一种逻辑代数化网络路由算法,n个节点的网络只需n次矩阵变换运算,就能得到任意节点之间的全部路由.基于新路由算法研究出网络可靠性指标的全代数化算法,它易于编写程序,利用计算机可以很方便地算出通信网络的可靠性指标,解决了总容量归一化加权可靠性指标计算困难问题,且达到实用化程度.利用算例验证了算法的正确性,并对算法的各计算过程进行了详细说明.     

一种基于定价与信任的网格资源分配算法

该文首先对基于组合双向拍卖的网格资源分配与定价模型进行改进,提出以各类资源的单价定价的算法。然后提出一种等效价格算法,设计基于信任度的价格调整函数,将不同信任度的各节点的报价,都映射为基准信任度下的等效价格。最后基于该等效报价,以组合双向拍卖模型进行网格资源分配。仿真表明所提算法的交易率较高,能防止恶意节点参与交易,所得交易效用可激励买家提高和卖家降低其等效报价。     

Distributed Scheduling and Dynamic Pricing in a Communication Network

This paper studies dynamic resource allocation in a decentralized communication network. The temporal aspect in the decentralized resource allocation problem presents new challenges, e.g., in optimizing the delay-throughput trade-off under user-specific delay costs. A dynamic bandwidth allocation game modelling an agent-based network is presented. The dynamic noncooperative game achieves Pareto-efficient bandwidth allocation that can be implemented by a greedy algorithm with pricing. Optimal dynamic pricing is discussed for the efficient sharing of network resources. An ad hoc wireless network is an example of such self-organizing decentralized system: the mobile nodes need not be directly connected to a base station. Another application of the model is to consider distributed uplink scheduling, based on local information, in a WCDMA network. The discretized control variable of a mobile node is either the received power/QoS-level or the binary decision on packet transmission.     

一种优化无线多媒体业务接入允许控制和资源分配算法

无线网络中的多媒体业务具有很大吸引力。本文将多媒体业务分为实时业务和非实时业务,提出了一种呼叫接入控制优化算法CAC-RA,此算法通过采用马尔科夫方法,排队论和非线性规划模型,同时解决呼叫允许控制和资源优化分配问题。提出的利益函数考虑了最大利用资源,同时满足无线网络各类用户的QoS要求,同时尽量减少用户的资源重新分配的频率和幅度变化,仿真实验数据显示CAC-RA算法能较好地适应业务变化的网络,同时实现了较为理想的利益值,满足无线网络多媒体用户的QoS要求。