基于交叉干扰的多优先级网络线性激励价控

讨论了多优先级网络系统交叉干扰的线性激励价控问题.针对多用户多优先级系统的通信量价控管理的数学模型,利用对策论中的激励Stackelberg策略的概念,建立了基于交叉干扰的线性激励价格策略.通过对用户行为的激励,调整网络系统通信量的分配,使系统达到一个理想且稳定的状态,且用户和网络管理者都达到最佳盈余.同时讨论了激励参数的确定方法,给出了一般的激励参数矩阵.通过数值例子验证了该激励价控策略的有效性.     

具有多优先级多服务网络的激励价格控制

运用Stackelberg对策中的激励原理,研究具有多优先级的多服务网络系统的价控问题。提出了具有管理者的用户两优先级的激励模型,给出了确定激励参数的方法。将此方法扩展到多优先级的情形,推导出互联激励参数矩阵。通过数值例子说明了激励价格策略的有效性。     

基于Nash平衡点的网络收益优化策略

研究了非合作用户的网络定价问题．将对策论中主从策略的思想应用到定价策略中,首先分析了在Nash平衡态下使主方收益达到最大时价格所满足的条件;然后结合网络市场的供求关系,将Nash平衡点视为供求平衡点,从而确定了相应的价格;最后以数值例子得出Nash平衡态下用户的速率和网络的收益．结果表明,合理的价控策略能够激发用户合理地使用网络资源,同时给管理者带来最优收入．     

基于多优先级的网络通信量的价控问题

在多优先级网络中,为了满足各个用户的发送要求,解决网络拥塞并且使用户和网络整体获益,讨论了多优先级网络中通信量的价控问题。使用Nasll平衡和Stackelberg策略,以价格控制为桥梁,调节用户在各优先级的发送量。在假设流量是不同优先级发送信息量函数的情况下,讨论了用户的盈余情况。不仅保证得到较满意的盈余值,而且能使网络更加平衡稳定地运行。改进了对已有的价控问题的研究,从而也可以更加合理、有效地利用网络。仿真结果说明了此方法的适用性。     

基于动态调控的网络价格策略

针对目前网络定价中常用的平坦式计费策略下网络中存在的用户方与网络系统整体优化目标不一致的问题。将资源占用率引入价格函数。提出了两种动态调节的价格策略．在第1种策略中。将固定价格变为以资源占用率为变量的实时价格函数;在第2种策略中。引用对策论中的激励Stackelberg策略。激励用户达到系统的目标值．所提出的策略保证了用户与系统同时达到优化目标,并促进了网络的合理分配．数值例子和仿真证明了两种策略的有效性．     

OSG多点触控自然用户接口框架

OSG多点触控自然用户接口框架是在Windows多点触控技术基础上,将触控事件的管理和处理与OSG的事件处理机制相结合,形成了OSG的多点触控运行框架.在与用户交互过程中产生手指触屏的原始数据,根据这些原始数据定义所需的手势,并将其与OSG中交互事件处理机制相结合,完成利用多点触控对三维场景的交互操作.基于以上原理,分析了三维用户交互中主要的操作任务,定义了符合三维空间操作认知的多点触控交互手势,设计了相关手势的识别算法,并通过实例应用的开发验证了这一原理和设计成果的正确性和可行性.     

基于用户激励的共享单车调度策略

针对共享单车的调度问题,在考虑预算限制、用户最大步行距离限制、用户时空需求以及共享单车分布动态变化的情况下,提出一种用户激励下的共享单车调度策略,以达到提高共享单车平台长期用户服务率的目的。该调度策略包含任务生成算法、预算分配算法和任务分配算法。在任务生成算法中,使用长短期记忆（LSTM）网络预测用户未来的单车需求量;在预算分配算法中,采用深度策略梯度（DDPG）算法来设计预算分配策略;任务分配完预算后,需要将任务分配给用户执行,因此在任务分配算法中使用贪心匹配策略来进行任务分配。基于摩拜单车的数据集进行实验,并把所提策略分别与无预算限制的调度策略（即平台不受预算限制,可以使用任意金钱激励用户将车骑行至目标区域）、贪心的调度策略、卡车拖运下的调度策略以及未进行调度的情况进行对比。实验结果表明,与贪心调度策略和卡车托运下的调度策略相比,用户激励下的共享单车调度策略能有效提高共享单车系统中的用户服务率。     

CORBA分布计算平台基于反应式Agent模型的流控机制研究

基于反应式Agent模型和CORBA标准中POA处理状态语义的定义,提出了一种基于层次管理域的可配置多端口ORB结构,支持用户按照管理域部署和管理分布应用,并基于该结构讨论了CORBA分布计算平台的流控实现技术。基于Reactor模板的扩展技术,给出了一种基于事件类型“借用”策略、公平,自调度的流控机制和算法,解决了流控机制中的关键问题。     

基于演化博弈的领先用户知识共享行为激励机制

针对用户创新社区中未考虑企业激励机制对领先用户知识共享行为影响的问题,提出一种基于演化博弈的领先用户知识共享行为激励机制。首先,将企业和领先用户作为博弈主体,分别构建企业未采取激励措施和企业采取激励措施条件下的演化博弈模型;其次,分别对两个模型进行局部稳定性分析,以探讨系统的动态演化过程与演化稳定策略;最后,通过计算机模拟仿真,对比两种条件下领先用户知识共享行为的演化结果,分析领先用户知识共享行为的影响因素及最佳激励策略。实验结果表明,企业采取激励措施可以有效促进领先用户的知识共享行为,并且将激励分配系数控制在一定范围内时系统将达到最佳的稳定状态;最佳激励分配系数大小由知识共享成本、知识搜索成本及额外成本共同决定;知识共享成本、知识搜索成本以及激励分配系数会显著影响领先用户知识共享行为的水平。     

异质CA模型上含有导控策略的网络舆情传播研究*

为了研究网络舆情在导控机制下的传播特点,并针对解析范式无法模拟微观个体交互产生宏观行为的缺点,在元胞自动机模型上,考虑舆情个体异质属性和个体之间意见交互特征,建立了一种含有导控策略的网络舆情控制模型。在此基础上,定义元胞基于邻域影响和本身异质属性决定的状态转换规则,提出了针对不同类别元胞的导控策略。在仿真环境中,对异质性元胞状态交互与演进进行了实验,从而分析异质属性和导控策略对舆情传播的作用效果。结果表明：对易感类、接触类和传播类元胞进行引导达到的舆情导控效果各不相同。元胞自动机上的舆情导控模型,能够比较真实反映网络舆情在导控作用下的传播情况。     

面向多租户网络资源分配的博弈优化策略

为了应对5G及未来网络中用户间差异化的服务需求,改善多租户网络切片资源利用率低和部署成本高的问题,提出一种基于多租户网络资源分配的博弈优化策略。在多租户网络中,网络切片租户（NSTs）租用基础设施提供商基站的无线频谱资源,将接入服务切片构建为网络切片即服务,为用户提供网络接入服务。将NSTs和用户的关系建模为一个多主多从的Stackelberg博弈,引入切片流行度和服务命中率指标,建立博弈双方的策略空间和收益函数,并证明NSTs的切片订购策略存在唯一的纳什均衡。通过逆向归纳法分析博弈模型,提出一种分布式迭代算法求得用户的最优吞吐量需求以及NSTs的最优切片定价。仿真结果表明,与传统考虑切片资源分配的优化策略对比,基于多租户网络资源分配的博弈优化策略能够有效提高资源利用率和用户满意度,并降低切片部署能耗,较好地实现频谱带宽资源的合理分配。     

Pricing Internet services: proposed improvements

Flat-rate pricing appeals to Internet users and service providers because of its simplicity and predictability. However, congestion is the inevitable consequence of flat-rate pricing because Internet users who pay a fixed access fee have no incentive to limit their network usage. Future applications that require timely delivery of data will require mechanisms for allocating network resources that give consumers choices in services and prices while allowing service providers to recover their costs. We examine the proposed improvements in Internet pricing that are designed to increase its economic efficiency and support the deployment of new applications that require a better quality of service than the Internet currently offers     

Incentive Compatible Pricing Strategies for QoS Routing

QoS routing mechanisms allow users identify paths that can accommodate their performance requirements and reserve the necessary resources. An important problem is how to conduct such resource allocation efficiently, not only from the single-connection, but also from the network point of view. We propose the use of pricing mechanisms as a means to regulate the users' decisions in a networkwide efficient manner. Focusing on QoS architectures that employ rate-based schedulers, we formulate a congestion-based pricing scheme. We establish the structure of the corresponding user-optimal response, i.e., a path selection algorithm that satisfies the user's requirements at minimal cost. We show that the underlying noncooperative game among users has a unique equilibrium, for any particular choice of price functions. Then, we establish the existence of incentive compatible price functions, which drive the network into an equilibrium point that coincides with the optimum of a social function. Specifically, these price functions are the derivatives of the social function. We then extend our results to scenarios in which users can identify only sub-optimal paths, as is often the case with multi-constrained path optimization.     

Efficiency loss in a network resource allocation game: the case of elastic supply

We consider a resource allocation problem where individual users wish to send data across a network to maximize their utility, and a cost is incurred at each link that depends on the total rate sent through the link. It is known that as long as users do not anticipate the effect of their actions on prices, a simple proportional pricing mechanism can maximize the sum of users' utilities minus the cost (called aggregate surplus). Continuing previous efforts to quantify the effects of selfish behavior in network pricing mechanisms, we consider the possibility that users anticipate the effect of their actions on link prices. Under the assumption that the links' marginal cost functions are convex, we establish existence of a Nash equilibrium. We show that the aggregate surplus at a Nash equilibrium is no worse than a factor of 4/spl radic/2-5 times the optimal aggregate surplus; thus, the efficiency loss when users are selfish is no more than approximately 34%.     

考虑产能需求方交期和价格敏感的产能分享平台定价策略

基于双边市场理论,考虑产能分享双边市场具有网络外部性特性,同时考虑产能需求方对加工交期和价格敏感,研究垄断型制造业产能分享平台的定价策略.首先,建立平台和双边用户的两阶段决策模型;然后,通过计算求解探索了注册费和交易费收费模式下的平台均衡利润,并分析了交叉网络外部性等外生变量对各方决策和平台利润的影响.研究发现:注册费模式下的平台均衡利润大于固定交易费模式下的平台均衡利润;两种定价模式下的平台利润与双边用户的网络外部性均正相关,与产能需求方的交期预期偏差均负相关,与产能需求方的产能价格预期均正相关;产能需求方的交期敏感度在实际交期早于或晚于预期交期时对平台利润有不同影响,产能需求方的产能价格敏感度在产能实际价格低于或高于预期价格时对平台利润也有不同影响.