基于模糊积分和博弈论的QoS组播路由机制

下一代互联网NGI(next generation Intemet)需要提供服务质量QoS(quality of service)路由能力.由于NGI网络状态难以精确测量与表达,因此,QoS路由基于的信息应该是模糊的.随着网络运营的渐趋商业化,付费上网要求实现QoS计费,而网络提供方与用户的利益冲突要求实现效用双赢.设计了一种基于模糊积分和博弈论的QoS组播路由机制.该机制由边评判、博弈分析和组播路由树建立算法组成,基于模糊积分和适合隶属度函数对边进行模糊综合评判,通过博弈分析确定网络提供方与用户在边上的效用能否达到Nash均衡,通过组播路由树建立算法使得在建立的组播路由树上不仅用户QoS要求得到满足,而且网络提供方效用与用户效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,与QoSMIC等机制相比,该机制具有较好的性能.     

NGI中一种微观经济学模糊QoS单播路由机制

本文设计并仿真实现了一种微观经济学模糊OoS单播路由机制,通过适合隶属度函数对边做出模糊综合评判,通过博弈分析确定网络提供方与用户在边上的效用能否达到Nash均衡态,通过基于双向Dijkstra算法及中间链表加速方法的启发式选路算法,使得在找到的路径上不仅用户的QoS需求得到满足,而且双方的端到端效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真结果表明,同基于Dijkstra的路由机制和基于模糊塔的QoS单播路由机制相比,该机制具有较好的性能。     

基于博弈论的无线宽带网络协作资源管理

未来无线网络将提供高速率多媒体宽带数据业务,为保证传输的可靠性和有效性,协作通信技术被引入到无线网络中。提出一种基于博弈论的无线宽带网络协作资源管理策略。该策略通过确定转发价格和协作资源量求解Nash均衡点,利用Pareto最优理论验证结果的有效性,并运用理论分析方法论证博弈论用于协作资源分配的可行性和合理性。仿真结果表明,与按照确定价格分配协作资源的策略相比,该策略可支持更好的网络性能。     

一种基于端系统竞价博弈的网络资源分配模型

随着网络流量以指数形式急剧增长,各种应用对网络资源的需求随之增加,特别是需要严格QoS保证的实时网络多媒体应用要求更多的网络资源.资源分配是QoS分配的最终实现,QoS分配目的是为了进行合理的资源分配,因而有效的资源分配十分重要.在描述资源分配问题的基础上,对资源分配博弈进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网络资源定价机制,并设计了端系统的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和唯一性以及实现Nash均衡解端系统的竞价策略.最后,为完善上述资源分配博弈模型,对该模型中的资源价格和相同竞价问题进行进一步讨论.该研究为基于竞价的资源分配算法的设计提供了理论上的支持.     

一种新的多目标优化策略机制及其应用

在博弈问题中很多学习机制只能使Agent收敛到Nash均衡解,不能很好地满足实际需要。将博弈问题转化为多目标优化问题,提出了一种新的多目标优化策略机制——保留受控策略机制,并将其应用到囚徒困境问题中得到比Nash均衡更有意义的Pareto最优解,在自博弈实验中取得了较高的满意度。实验结果表明,该策略机制求解Pareto最优解的有效性。     

基于人工鱼群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由能力,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此QoS路由基于的信息实际上是模糊的.同时,在网络运营日益商业化的环境下,支持ABC需要兼顾用户和网络提供方利益,考虑双方效用共赢.为此,文中引入模糊数学、概率论和博弈论知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于人工鱼群算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

博弈论框架下P2P实时流的合作模型研究

针对P2P实时流环境中出现的“搭便车”和“公共悲剧”问题,提出一种博弈论框架下的激励合作模型。分析该模型达到Nash均衡和Pareto最优状态下对应的比例公平策略优化。并考虑存在欺骗行为的情况,研究对应的节点行为策略。理论分析表明,该模型能够刺激节点合作,并且对节点的欺骗行为具有抑制作用。     

一类n×n矩阵博弈的Nash均衡的近似计算

给出了一种求解某类n×n矩阵博弈Nash均衡的近似解的算法。通过剖分单纯形,将混合策略空间离散化,利用初始的单纯形根据标号函数和替换规则求出此类矩阵博弈Nash均衡的近似解。并分析了其最优解与近似解的计算误差。     

小世界优化ABC支持型单播路由机制

设计一种ABC支持型QoS单播路由机制,采用区间形式描述用户QoS需求和边（链路）参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于小世界优化算法寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真研究结果表明,该算法是有效的。     

基于分弧段角度法的雷达网重叠覆盖区域研究

合理规划雷达网的重叠覆盖区域以提升其整体能量利用率,是雷达网布站的核心要素之一。为了有效获取雷达网系统中重叠覆盖区域的具体特性,提出一种基于分弧段角度法的雷达网重叠覆盖区域计算方法,在各雷达的边界交点信息基础上,将各雷达的边界分割为一条条弧段,根据这些弧段采用分弧段角度法的搜索算法实现对雷达网重叠覆盖区域特性的计算。仿真结果表明,上述方法在多部雷达组成的雷达网区域范围内,可快速获取重叠覆盖区域的重叠层数、覆盖面积、覆盖雷达编号等信息,并分析获得各雷达及雷达网的重叠率,为雷达网布站提供有效的理论依据。     

基于粒子群和博弈论的QoS组播路由算法

为改善互联网的服务质量(QoS)组播路由能力,设计一种基于多子群和博弈论的QoS组播路由算法。该算法由边评判、博弈分析和组播路由树建立等部分组成。基于适合隶属度函数对边进行模糊综合评判,利用博弈分析方法确定网络提供方与用户在边上的效用Nash均衡程度,通过组播路由树建立算法,在用户QoS要求得到满足的条件下,使得网络提供方效用与用户效用达到或接近Nash均衡意义下的Pareto最优。仿真实验验证了该算法的良好性能。     

粒子群优化ABC支持型QoS单播路由机制

设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制,采用区间形式描述不精确用户QoS需求和边（链路）参数,引入用户满意度、边评价和精英解集,通过博弈分析,应用粒子群优化算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真结果表明,该机制是可行和有效的。     

不确定性下非合作博弈强Nash均衡的存在性

在已知不确定参数变化范围的假设下,研究了非合作博弈强Nash均衡的存在性问题.基于经典非合作博弈的强Berge均衡及帕雷托均衡的概念,结合非合作博弈NS均衡,定义了不确定性下非合作博弈的帕雷托强Berge和强Nash均衡的概念,并借助Ky Fan不等式证明其存在性.最后利用算例验证了其可行性和有效性.     

演化博弈的鲁棒稳定与镇定

本文研究了干扰影响下演化博弈的稳定与镇定问题. 首先, 文章给出了干扰博弈、控制–干扰博弈以及鲁棒 Nash均衡等概念, 并在此基础上提出了干扰演化博弈与控制–干扰演化博弈鲁棒稳定与镇定的定义. 其次, 利用矩 阵半张量积工具, 得到了干扰演化博弈与控制–干扰演化博弈的代数状态空间表示, 将鲁棒稳定与镇定问题转化为 一个辅助系统的集合稳定与集合镇定问题. 紧接着, 文章建立了干扰演化博弈与控制–干扰演化博弈鲁棒稳定与镇 定的充分必要条件, 并进一步设计了状态反馈控制器. 最后, 通过两个例子验证了所得结论的有效性.     

一种面向多Agent交互的博弈Nash均衡求解方法

现有的图型博弈Nash均衡求解方法基本是在离散化剖面空间中搜索求解,最终只能得到近似Nash均衡。针对现有求解方法存在的不足,把求解图型博弈的Nash均衡看作是连续策略空间中的函数优化问题,定义Agents在策略剖面中的效用偏离度之和为优化目标,其最优解就是博弈的Nash均衡。本文基于对实例的分析指出目标函数下降梯度的计算可归结为一组线性规划,进而提出一种求解图型博弈Nash均衡的新型梯度下降算法。算法分析及实验研究表明,对于多Agent交互模型中的相关问题,本文提出的方法可求解任意图结构图型博弈Nash均衡,对于大规模图型博弈也有较好的求解精度和求解效率。     

基于扫描线的卫星区域覆盖分析算法

针对传统网格点法评估卫星区域覆盖性能时运算量大且效率低的问题,提出一种改进的卫星区域覆盖分析算法。在卫星覆盖带多边形生成和目标区域包围盒网格划分的基础上,基于经度方向的网格点构造扫描线,将扫描线与目标区域的相交部分作为初始计算对象,通过初始计算对象与覆盖带多边形的求交实现扫描线的分段划分,统计扫描线分段数据得到覆盖率、覆盖重数等指标。算例分析结果表明,该算法具有较低的时空复杂度,当网格数量超过80万时,运算时间仅为传统网格点法的1.19%。     

基于QoS的Pareto最优的服务选择

随着越来越多的服务能够满足用户的功能需求,需要一种策略基于服务的多种QoS属性来帮助用户选择合适的服务.以XML描述服务的QoS属性,提出了一种基于QoS的Pareto最优的服务选择策略,选择出那些不在所有的QoS属性上劣于其它服务的服务.实验结果表明,与随机选择和偏好导向的选择策略相比,Pareto最优策略有独特的效果.     

基于多跟随者Stackelberg博弈的流速控制算法

由于现实网络中,端系统的角色往往并不平等,存在某些端系统制定整个网络的流速控制策略,其他端系统只能跟随这些策略,不能简单地使用非合作博弈理论研究Internet中非合作端系统的贪婪行为。该文在讨论了一次博弈模型和流速控制博弈均衡的解析解的基础上,对多跟随者Stackelberg博弈模型的流速与拥塞控制行为进行了深入研究。提出了多跟随者Stackelberg博弈流速控制模型,论证了Stackelberg均衡的存在性,并推导出在Stackelberg均衡点上领导者和多跟随者流速率的解析解。最后,文章设计了一种基于多跟随者Stackelberg博弈的流速控制算法(FCSM),并讨论了FCSM算法执行的过程。     

基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估

由于单一的节点评估方法存在不足,在融合复杂网络的局部特征以及全局特征前提下,提出了一种基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估方法.该方法利用重叠中心性对网络中的节点进行重要度排序,并且与其他不同中心性方法在复杂网络数据集中的节点排序方法进行比较;利用susceptible-infected (SI)模型模拟不同中心性方法前10个节点的传播能力,在此基础上以肯德尔系数进行比较,肯德尔系数越大表明相关性越高.实验结果表明,与其他中心性方法相比,重叠中心性得到的初始节点集合的累积平均感染能力高于其他中心性方法,并且与SI模型具有较高的相关性,该方法对于节点重要度评估是有效并且可行的.     

无线接入网中移动节点间基于博弈的交互方案

为抑制无线接入网环境下移动节点相互中继数据时的作弊行为,提出一种由邻居节点实施惩罚和由系统实施惩罚的博弈转发交互方案,其特点是:充分利用了接入网中数据流向特征,考虑了理性的移动节点对系统的贡献和期望的回报,以降低作弊者预期收益和利用其对后继惩罚的恐惧来抑制作弊.前者能以较小的惩罚参数达到较好地抑制节点作弊行为的目的,但在作弊者能频繁更换邻居的情况下难以兑现惩罚;而后者则使作弊者无法逃脱惩罚,但它需要很大惩罚参数才能完全杜绝作弊动机.通过仿真与分析,得出了将两者结合的合理参数设置,能够既不惩罚过度又能有效降低作弊发生率和提高报文的成功投递率.