基于博弈论的网格资源管理

针对网格环境中面临大量具有动态特性的资源管理的问题,研究了网格资源公平性分配方法,提出了基于博弈论思想的网格资源管理新方案,提高了网格资源分配的公平性,分析了资源选择对网格的影响.针对网格中资源均衡分配的问题,提出了基于博弈论思想的资源优化分配算法.对网格模拟器GridSim进行实验,结果表明,该方案使资源能够进行优化分配,其结论说明运用博弈方法预测资源分配是可行的,实现了对网格资源更加灵活高效的使用.     

基于Stackelberg博弈的动态频谱接入控制

为了解决多主用户和多次级用户共存网络的频谱资源分配问题,提出了一种基于斯塔科尔伯格（Stackelberg）博弈的动态频谱接入控制算法。该算法通过三阶段Stackelberg博弈模拟主用户频谱竞价,博弈过程中次级用户以最大化传输速率为目的接入主用户频谱,同时设计了一种迭代过程来求解纳什均衡。实验计算与结果分析证明了纳什均衡唯一存在性的充要条件,并说明了迭代过程的收敛性以及主用户最佳效用的影响因素。     

基于不完全信息博弈的网格资源分配方法研究

针对网格环境下用户难以获得资源竞价所需的信息而导致的决策风险,将不完全信息资源竞价转化成完全信息下的重复博弈问题。分析了该博弈均衡解的存在性及求解过程,给出了相应的竞价算法,讨论了对用户低价联盟的抑制方法。仿真实验表明用户通过各阶段资源预配置的信息调整竞价策略,资源配置可逐步逼近均衡解,实现网格资源的优化配置。     

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。     

无线网络QoS控制的博弈论方法

第三代无线系统将提供宽带个人多媒体服务，QoS的控制及无线系统资源分配问题则成为关注的焦点。文章对CDMA网络中QoS控制的核心手段“功率控制”介绍了一种基于博弈的模型。文中用户的QoS由效用函数来评价，分布式功率控制则被看成非合作博弈。 功率分配通过求解Nash均衡来实现。价格函数的引入提高了系统的效率，针对静态价格函数，文章提出了一种能够反映系统拥塞程度的动态价格函数方法，以提高系统资源利用率，并对此算法作了仿真。     

网络切片下基于遗传算法的虚拟网资源分配算法

在网络切片环境下,虚拟网络的资源分配是重要的研究内容.为降低底层网络的开销、提升虚拟网资源分配的成功率,本文提出了基于遗传算法的虚拟网资源分配算法.首先,本文对虚拟网资源分配问题进行建模,并设计了底层网络开销和底层收益两个评价指标.其次,为提升资源分配算法性能,设计了虚拟网节点资源需求规模的评价指标.最后,对遗传算法的...     

基于M2M终端组的比例公平资源分配研究

基于M2M终端组的资源分配策略可以有效提高M2M通信中的资源利用率.本文研究了M2M通信系统中基于组的保证不同组间传输速率的比例公平资源分配问题,提出了一种次优的能够保证不同终端组间传输速率比例公平的资源分配算法,并通过仿真对算法的性能进行了验证,给出了速率最大化算法与终端组比例公平算法的性能比较.     

一种基于VCG拍卖的分布式网络资源分配机制

 网络带宽资源分配的不合理是开放性网络环境中的一个突出问题.为抑制用户自私性行为,提出基于VCG(Vickrey-Clarke-Groves)机制的网络资源竞拍分配机制.该机制具有占优策略激励兼容特性,且仅需单维竞价信息.同时给出了指导用户进行策略选取的离散随机式学习算法,进一步分析了该算法的收敛性.仿真结果表明,本文所提出的分配机制通过有效的支付惩罚,使自私用户主动选择真实带宽需求策略,抑制说谎动机;离散随机式学习算法能够正确地引导用户选择出占优策略,合理分配带宽资源.     

基于并行基因表达式编程的网格资源分配算法

 网格下的资源分配属于NP-难问题.为了更好地解决这个问题,文中首先提出了网格资源分配模型,并对资源个数与任务个数的三种不同情况进行了详细的分析,最后提出基于并行基因表达式编程的网格资源分配算法(Grid Resource Allocation Algorithm based on Parallel GEP,GRA-PGEP).该算法采用了基于资源与任务相关的非线性的编码方式和反转操作,同时应用粗粒度模型设计了该算法.仿真实验表明,GRA-PGEP算法在优化成功率、平均收敛代数以及耗时方面都要优于传统的GEP和GA算法.     

基于融合的无线传感器网络k-集覆盖的分布式算法

当节点采用概率感知模型且融合多个节点的数据进行联合感知的情况下,提出了一个新的无线传感器网络的覆盖优化问题:基于融合的k-集覆盖优化问题.首先,将优化问题建模为融合覆盖博弈,证明该博弈是势博弈,且势函数与优化目标函数一致,因此,最优解是一个纯策略Nash均衡解.其次,给出了节点间融合覆盖效用独立的判定条件,进而分别提出同步、异步控制的、基于局部信息的、分布式的覆盖优化算法,证明了算法收敛到纯策略Nash均衡.最后,仿真实验结果表明,当算法收敛时,网络能达到高的覆盖率且具有好的覆盖稳定性.     

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。      

基于能量效率的双层非正交多址系统资源优化算法

该文针对双层非正交多址系统(NOMA)中基于能量效率的资源优化问题,该文提出基于双边匹配的子信道匹配方法和基于斯坦科尔伯格(Stackelberg)博弈的功率分配算法。首先将资源优化问题分解成子信道匹配与功率分配两个子问题,在功率分配问题中,将宏基站与小型基站层视作斯坦科尔伯格博弈中的领导者与追随者。然后将非凸优化问题转换成易于求解的方式,分别得到宏基站和小型基站层的功率分配。最后通过斯坦科尔伯格博弈,得到系统的全局功率分配方案。仿真结果表明,该资源优化算法能有效地提升双层NOMA系统的能量效率。

     

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.     

云雾混合网络下基于多智能体架构的资源分配及卸载决策研究

针对D2D辅助的云雾混合架构下资源分配及任务卸载决策优化问题,该文提出一种基于多智能体架构深度强化学习的资源分配及卸载决策算法。首先,该算法考虑激励约束、能量约束以及网络资源约束,联合优化无线资源分配、计算资源分配以及卸载决策,建立了最大化系统总用户体验质量(QoE)的随机优化模型,并进一步将其转化为MDP问题。其次,该算法将原MDP问题进行因式分解,并建立马尔可夫博弈模型。然后,基于行动者-评判家(AC)算法提出一种集中式训练、分布式执行机制。在集中式训练过程中,多智能体通过协作获取全局信息,实现资源分配及任务卸载决策策略优化,在训练过程结束后,各智能体独立地根据当前系统状态及策略进行资源分配及任务卸载。最后,仿真结果表明,该算法可以有效提升用户QoE,并降低了时延及能耗。     

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。     

基于可靠性的5G网络切片在线映射算法

为了满足业务多样性对5G网络切片带来差异化需求的同时保证切片的可靠性,实现网络资源的优化配置。该文针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题,提出对计算资源、链路资源和RRU频谱资源联合分配方案。首先,该方案建立面向可靠性约束的多目标资源分配模型,引入李雅普诺夫优化模型,在保证队列稳定同时优化资源分配。其次,提出了基于队列稳定性的虚拟节点映射算法和基于可靠性的虚拟链路映射算法。最后,将时间离散为一系列连续的时间窗,利用时间窗动态处理到达的网络切片请求,实现在线的网络切片映射算法。仿真结果表明,该算法提高了资源利用率,并且保证网络可靠性。     

Self-Resource Allocation and Scheduling Challenges for Heterogeneous Networks Deployment

A reliable solution for meeting the high demand of throughput in areas called hotspots is the heterogeneous network. Heterogeneous networks are different depending on their coverage, their type of radio access technique and the way there are connected to the core network. This paper proposes a novel algorithm for semi-coordinated resource allocation and scheduling based on mobile positioning information, game theory and reinforcement learning technique. The capabilities of such an approach to support the practical deployment of heterogeneous networks is analyzed. Further, a reasoning strategy is proposed to justify the choice of Wi-Fi versus other small cell technologies from a practical deployment viewpoint.     

A multi‐cell adaptive resource allocation scheme based on potential game for ICIC in LTE‐A

Intercell interference coordination in Third Generation Partnership Project long‐term evolution‐advanced system has received much attention both from the academia and the standardization communities. Moreover, the network architecture of long‐term evolution‐advanced system is modified to take into account coordinated transmission. In this article, we study the dynamic resource allocation problem and potential game theory and propose a multicell adaptive distributed resource allocation algorithm based on potential game. The allocation process is divided into two steps; subchannel is allocated first, and then, transmitted power is optimized dynamically according to a novel pricing factor. Besides, existence and uniqueness of Nash equilibrium of the proposed game model are assured. As a result, intercell interference is well coordinated. Simulation results show that transmitted power is saved efficiently and system fairness is improved to a large extent, accompanied with good performance gain of total and cell‐edge throughputs. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

Fair and Efficient Spectrum Resource Allocation and Admission Control for Multi-user and Multi-relay Cellular Networks

This paper studies the joint relay selection and spectrum allocation problem for multi-user and multi-relay cellular networks, and per-user fairness and system efficiency are both emphasized. First, we propose a new data-frame structure for relaying resource allocation. Considering each relay can support multiple users, a \(K\) -person Nash bargaining game is formulated to distribute the relaying resource among the users in a fair and efficient manner. To solve the Nash bargaining solution (NBS) of the game, an iterative algorithm is developed based on the dual decomposition method. Then, in view of the selection cooperation (SC) rule could help users achieve cooperation diversity with minimum network overhead, the SC rule is applied for the user-relay association which restricts relaying for a user to only one relay. By using the Langrangian relaxation and the Karush–Kuhn–Tucker condition, we prove that the NBS result of the proposed game just complies with the SC rule. Finally, to guarantee the minimum rate requirements of the users, an admission control scheme is proposed and is integrated with the proposed game. By comparing with other resource allocation schemes, the theoretical analysis and the simulation results testify the effectiveness of the proposed game scheme for efficient and fair relaying resource allocation.     

基于博弈论的校园无线网络资源利用模型

无线网络中存在资源瓶颈,而网络中的节点又是理性自私的,这就导致资源分配不均。把无线网络中的资源利用和博弈理论相结合,便产生了基于演化博弈的网络资源利用模型。文中把无线网络中的功率分配,通过演化博弈理论转化为信干噪比收益,最后得到使用功率的迭代公式,与传统的功率分配方法对比后,提出了改进策略,从而为无线网络中的资源利用提供了博弈策略,提高了无线网络的资源利用率,优化了网络环境。