一种机会网络节点重复博弈模型

在资源受限的机会网络中,节点在转发过程中所表现出的自私行为将严重影响网络性能。针对这一问题,建立基于认错机制的“礼尚往来”策略的节点重复博弈模型。节点考虑到将来的利益,迫于对惩罚的恐惧而参与转发。通过该策略,节点协作可以使网络性能达到最优。仿真结果表明,节点间的相互协作增强,在自私节点较多时也能保证较好的网络性能。     

基于博弈论的机会网络激励机制的研究

机会网络是一种新型的网络,具有频繁的网络断开、高误码率、随机的拓扑变化等特点,该网络中的消息传播是依靠节点间的合作来完成存储—携带—转发的模式.由于能量、缓存以及处理能力的限制,一些节点表现出自私(拒绝帮助其他节点转发消息),甚至恶意(高报价)的特性,所以会给网络性能带来巨大的损失(低交付率、长延迟等).为了解决上面的问题,现存的基于虚拟货币的激励机制,如Credit,它依靠一个固定的中心来管理源节点向为它转发消息的中继节点支付虚拟货币的交易.但这个固定的管理中心在缺乏基础设施的机会网络中是很难实现的,所以提出一种新的基于博弈论的激励机制——GIS(game-based incentive strategy).该机制主要利用三次讨价还价博弈让交易双方在缺乏第三方管理的情况下仍然以合理的价格进行交易,它除了能够刺激自私节点的合作之外,最大的优势就是抑制恶意中继的虚假报价.大量实验表明,GIS能够很好地优化网络交付率和平均延迟,使得网络的有效性和公平性得到保证.     

基于重复博弈的无线自组网络协作增强模型

在缺乏集中控制的无线自组网络中,节点在转发过程中所表现出的自私行为将严重影响其网络服务的可靠性.在节点理性假设的基础上,针对自组网络节点的预期收益及其协作交互过程建立了一个重复博弈模型,提出了一个激励一致性条件,在此条件下,节点将迫于惩戒机制威慑而自愿采取合作策略;并分析了节点对将来利益重视程度、机制参数和作弊检测效率对协作效果的影响.仿真结果表明,通过合理选择惩戒机制参数,能够有效抵御网络规模的增长及节点合作意愿、作弊检测效率的降低所导致的协作性削弱,进而提高存在自私节点时的整体网络性能.     

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.     

无线传感器网络入侵检测的重复博弈建模研究

通过分析无线传感器网络节点影响网络可用性及其整体性能的自私行为,提出了一种无线传感器网络入侵检测的重复博弈模型,集中于检测和响应传感器节点的自私行为以加强网络节点的协作性能,利用节点与其邻居节点进行的重复博弈过程,广播节点的效用变化,即时检测出网络节点的自私行为。通过对网络节点的自私行为引入惩戒机制,从而大大降低了节点背离协作的可能性。仿真结果表明,对节点的自私行为实施惩戒机制,可以大大增强节点间相互协作,从而保证网络的连通性。     

社会机会网络中基于节点相似性的信任转发算法

针对社会机会网络中存在的自私节点,提出一种基于节点相似性的信任转发算法。该算法首先计算了节点的路径相似性和社交相似性;然后根据相似性强度确定节点间的信任关系,并将其量化为具体的信任值;最后引入消费心理学思想,选取稳定性较高的信任节点作为转发节点。实验表明,与经典转发算法对比,该算法在含有自私节点的网络环境中能保证数据可靠传递。     

WMNs中基于重复博弈的机会路由激励机制研究

无线Mesh网中虽然有固定节点,但是其中大量的移动节点仍然有能源、带宽、内存等限制。在机会路由协议中,数据包从源节点至目的节点,需要中继节点机会性地转发;但由于节点自身条件的原因,节点行为往往趋向于自私,不愿接受转发请求。节点不合作行为中的自私性是导致网络吞吐量随之下降的主要原因之一。针对该问题,提出邻居节点合作度评估函数的概念,并建立基于合作度评估函数的宽容针锋相对策略节点重复博弈模型（CGTFT）。仿真表明,该模型可以有效抑制自私,激励节点合作,提高网络吞吐量。     

基于议价博弈的高效机会网络路由算法

现有基于议价博弈的机会网络路由算法存在着因节点交互过程偏多所引起的控制开销过大、对无用消息提出请求时带来了额外开销和博弈双方达成交易概率不高所引起的时延以及SV列表中消息剩余跳数降为1时带来了额外开销等问题,对此提出了一种高效的机会网络路由算法——EORB。该算法通过采用自适应精简数据包摘要、自适应合并SV-DP消息和求购消息、综合考虑买卖双方收益的博弈策略等机制减少了冗余开销,加速了消息的转发速率并提高了消息的到达率。仿真结果表明,该算法有效提高了数据传送到达的成功率,降低了系统开销以及消息的平均端到端时延。     

资源受限的机会网络节点激励策略研究

针对机会网络中节点自私性问题,结合资源受限的机会网络特性,提出了一种基于买卖模型的节点激励策略——BIP.BIP策略采用货币支付模式,综合考虑节点自身资源、拥有的虚拟货币以及消息属性对消息进行定价,从而激励自私节点合作,同时有效地解决节点盲目合作带来的网络性能退化问题.博弈论分析证明,节点达成交易后,BIP策略可以有效地约束节点参与消息转发.通过仿真实验进一步验证BIP策略的有效性和实用性,结果表明BIP策略降低了能量消耗,减小了时延,提高了交付率.     

DHT网络中基于重复博弈的分布式微支付机制

提出了一种基于重复博弈的分布式微支付机制及其实现方案,非邻接点通过中间节点的债务中继形成服务交易,并基于节点间邻居关系的内在稳定性构建了债务关系的重复博弈模型。理论证明了分布式微支付机制的有效性。针对债务网络的强动态性,提出了改进的DHT网络路由算法。实验表明该微支付机制支持大规模网络的高效支付。     

基于RBF神经网络的攻防博弈模型

为了阐明网络攻防过程中博弈双方如何确定对方的类型,从而选择行动策略,提出了基于RBF神经网络的攻防博弈模型。首先使用两人随机博弈模型来分析网络攻防双方的特点,揭示制约双方选择策略的因素;通过精炼贝叶斯纳什均衡求得博弈双方选择的最优策略;最后,根据可疑者的行动策略和系统的状况,使用RBF神经网络对其类型进行推理。     

基于信誉模型的群智感知网络用户参与激励机制

随着集成了越来越多传感器的移动设备的普及和发展,移动群智感知网络正成为一个新的研究领域,而充足的用户(尤其是信誉好的用户)参与,是移动群智感知网络的基础。在对用户参与激励机制策略进行研究和分析的基础上,针对现有激励机制在用户选择的随机性、任务处理效率和预算控制方面的不足,提出一种基于信誉模型的用户参与激励机制。初始时设置用户的信誉值,在任务分配过程中选择信誉度高的用户来参与任务处理,并通过设置因子减小用户的花费代价,这样在提高任务处理效率的基础上有效地控制了预算开支。最后通过实验验证,与现有普遍应用的用户参与激励机制策略相比,基于信誉模型的用户参与激励机制在提高任务处理效率和控制预算方面有更好的效果。     

一种基于合作博弈论的自动驾驶车道变更模型

提出一个新颖的车道变更模型,采用合作博弈方法激励车辆参与合作.首次将合作博弈理论应用到车道变更领域,设计用于两车变道的纳什讨价还价变道模型,然后扩展为三车的合作博弈变道模型,并求出变道模型的纳什讨价还价解和夏普利值.为了进一步激励车辆参与合作,在收益分配方案中加入支付补偿部分来实现整体收益的可转移性,从而取得模型的解....     

基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法

数据融合是无线传感器网络研究热点之一。为了减少传感器节点间的数据通信量,有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命,提高数据融合的准确性,减少网络时延,提出一种基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法。该方法将所有网络节点根据能耗最优进行分簇,簇头与监控中心通过博弈来自适应地选择不同融合因子的融合算法,使整个网络的总效益最大。实验仿真表明,在丢包率不同时,自适应融合算法可以得到最佳的融合因子,有效实现了时延和精确性的均衡。该方法为无线传感器网络中各个指标的折中提供了参考方向。     

基于声誉的机会网络信任模型

机会网络中,节点间进行交互必须考虑其他节点的可信性。针对机会网络节点间信任问题,提出基于声誉的机会网络信任模型。该模型采用贝叶斯方法计算节点的直接声誉,并将时间退变因子引入到间接声誉的计算当中,利用加权求合的方法合成信任值,根据此信任值节点双方进行访问控制并更新信任表。最后研究模型各个参数对信任值的影响,该模型能够有效地提高节点交互成功率。     

基于AMI网络分布式拒绝服务攻击的蜜罐博弈模型

高级计量基础设施(AMI)和消费者之间的双向通信使AMI网络易受各种攻击.针对其中的分布式拒绝服务攻击,将蜜罐引入AMI网络作为诱饵系统,并考虑攻击者会通过反蜜罐侦察后再选择攻击行为来创建博弈模型.运用博弈论分析混合服务模型下双方的行为策略,进一步验证存在的几个贝叶斯均衡和约束条件.经分析表明该策略相对于传统网络攻防博弈具有更好的有效性和主动性.通过博弈仿真软件Gambit进行仿真,结果表明该方案可以有效干扰攻击者决策,帮助提高攻击检测率.     

基于AMI网络分布式拒绝服务攻击的蜜罐博弈模型

高级计量基础设施(AMI)和消费者之间的双向通信使AMI网络易受各种攻击.针对其中的分布式拒绝服务攻击,将蜜罐引入AMI网络作为诱饵系统,并考虑攻击者会通过反蜜罐侦察后再选择攻击行为来创建博弈模型.运用博弈论分析混合服务模型下双方的行为策略,进一步验证存在的几个贝叶斯均衡和约束条件.经分析表明该策略相对于传统网络攻防博弈具有更好的有效性和主动性.通过博弈仿真软件Gambit进行仿真,结果表明该方案可以有效干扰攻击者决策,帮助提高攻击检测率.     

基于XML的网络数据更新模式

通过分析区域网中数据更新的特点，本文提出了一种基于XML的数据更新模式，以减小网络数据的流量、提高传输灵活性、克服异构数据库之间交互的障碍。在这种模式下，仅把更新的数据用XML表示后传输，并在目的端解析还原。这样可有效减轻传输压力，提高传输效率，且具有很好的扩展性。     

基于网络编码的无线多跳网络寿命优化模型研究

针对无线多跳网络的寿命优化问题,通过将无网络编码、双向网络编码和侦听网络编码的寿命优化问题转化为线性约束规划问题,提出一种基于网络编码的无线多跳网络寿命优化模型。在该模型中,基于功率控制模型、数据流个数、业务需求分布和每个节点初始能量的随机拓扑模型,首先对这三种不同情形下的网络寿命优化问题进行建模。然后使用内点法对这些问题进行求解,最后评估网络寿命。通过对多种情况下网络编码对网络寿命的影响进行仿真,验证了模型的有效性。仿真结果表明,在弱功控情况下网络编码可以取得较好的网络寿命增益,且该增益随数据流个数的增加而增加,相对于侦听网络编码方法,双向网络编码方法在取得相近性能的同时,具有更低的计算开销。     

基于缓冲池描述的DBMS分层排队网络模型及其求解

针对OLAP查询的特点,提出基于缓冲池描述的DBMS分层排队网络模型,以构建这一模型为例示范构建DBMS分层排队网络模型的方法和步骤。对比分析分层排队网络模型的两种求解算法——MOL(the Method of Layer)和SRVN(the Stochastic Rendezvous of Network)在算法结构、模型限制、描述能力、求解精度上的差别,总结出模型参数获取的三种途径。