移动边缘计算中收益最大化的缓存协作策略

移动边缘计算（MEC）通过将资源部署在用户的近邻区域,可以减少移动设备的能耗,降低用户获取服务的时延;然而,大多数有关缓存方面的研究忽略了用户所请求服务的地域差异特性。通过研究区域所请求内容的特点和内容的动态性特性,提出一种收益最大化的缓存协作策略。首先,考虑用户偏好的区域性特征,将基站分为若干协作域,使每一个区域内的基站服务偏好相同的用户;然后,根据自回归移动平均（ARIMA）模型和内容的相似度预测每个区域的内容的流行度;最后,将缓存协作问题转化为收益最大化问题,根据存放内容所获得的收益,使用贪心算法解决移动边缘环境中缓存的内容的放置和替换问题。仿真实验表明,与基于MEC分组的协作缓存算法（GHCC）相比,所提算法在缓存命中率方面提高了28%,且平均传输时延低于GHCC。可见,所提算法可以有效提高缓存命中率,减少平均传输时延。     

基于社会关系感知的边缘网络缓存策略

针对当前的边缘缓存策略存在的传输时延高、对较小区域中用户社会关系感知不足的问题,结合热点内容平均流行度和用户兴趣度,提出基于社会关系感知的边缘缓存策略.首先,根据热点内容平均流行度和用户兴趣度,估算用户需求,用户需求相似度反映了用户的社交关系强度;然后,依据用户的关系强度选择用户作为辅助缓存位置;最后,综合考虑缓存位置的选取和用户需求的选择,设计了基站协作缓存、用户辅助缓存的联合缓存策略.仿真实验表明,所提缓存策略相比较于传统的缓存策略在缓存命中率和系统缓存时延上均有一定的提升.     

边缘计算中基于博弈论的数据协作缓存策略研究

针对边缘计算中服务器存储能力有限的问题,提出一种基于博弈论的数据协作缓存策略。该策略根据基站覆盖范围将边缘计算环境划分为多个区域,每个区域与相邻区域协作缓存数据资源。在每个区域中,计算每个数据块对本地区域及相邻区域的缓存价值,根据待缓存资源的缓存价值进行缓存决策,最小化用户获取数据资源的延迟。仿真实验结果表明,提出缓存策略比现有非协作缓存策略数据资源平均获取延迟降低了36.55%,有效降低了数据资源平均获取延迟。     

基于区域用户需求感知的边缘缓存策略研究

针对当前的边缘缓存策略存在的传输能耗高、对较小区域中用户需求感知不足的问题,结合全网与区域在流行内容和流行特征的差异,提出基于区域用户需求感知的边缘缓存策略。首先,依据区域用户的长/短期兴趣和全网流行度信息,估算用户的请求意愿;然后,综合区域用户的需求选择待缓存内容及缓存优先级;最后,考虑基站的位置和用户需求的差异,设计区域缓存能耗优化的联合放置策略。仿真结果表明,所提策略与传统的缓存策略相比在请求命中率、字节命中率和缓存能耗上均有一定提升。     

VANET中基于车辆分簇的协作缓存策略

随着智能交通系统的发展,移动车辆不仅需要地图信息,还需要更多娱乐内容,而整个网络的容量是有限的,这给车载自组织网络带来很大的压力。边缘缓存是在系统的边缘部署缓存,在车载自组织网络中引入边缘缓存技术,可以有效地缓解网络的压力。对车载自组织网络中的缓存策略进行了研究,提出了一种基于车辆分簇的协作边缘缓存策略,可以充分利用车载自组织网络中有限的缓存资源,内容可以缓存在移动车辆和路边单元中,移动车辆可以从簇头和路边单元获取所需内容,不同的内容获取方式会带来不同的请求时延。由于移动车辆和路边单元的缓存容量是有限的,为了降低内容请求时延和成本,构建了一个时延和成本联合最小化的优化问题,并采用蚁群算法对该问题进行求解,以得到最优的缓存放置方案。仿真结果表明,该算法拥有很好的性能。     

分布式缓存系统中一种优化缓存部署的图算法

数据缓存技术可以有效地减少网络拥塞,减轻服务器负载,加快信息访问速度.通过部署一组地域分布的缓存节点相互协作处理用户请求,可以进一步提高系统性能.在分布式缓存系统中,一个值得关注的问题是优化缓存的放置,使访问开销最小化.首先建立了一个理论模型来分析缓存副本放置对系统访问开销的影响.基于这个模型,缓存放置问题可以形式化地描述成一个最优化问题,提出了一种图算法来解决该问题.图算法使用修改的Dijkstra算法在访问代价图中寻找一条最短路径,该路径对应一种最优的缓存部署.理论上证明了图算法的正确性,并使用仿真实验对其性能进行评估.实验结果表明,图算法的性能优于大部分现有的分布式缓存机制.     

分布式缓存系统中一种优化缓存部署的图算法

数据缓存技术可以有效地减少网络拥塞,减轻服务器负载,加快信息访问速度.通过部署一组地域分布的缓存节点相互协作处理用户请求,可以进一步提高系统性能.在分布式缓存系统中,一个值得关注的问题是优化缓存的放置,使访问开销最小化.首先建立了一个理论模型来分析缓存副本放置对系统访问开销的影响.基于这个模型,缓存放置问题可以形式化地描述成一个最优化问题,提出了一种图算法来解决该问题.图算法使用修改的Dijkstra算法在访问代价图中寻找一条最短路径,该路径对应一种最优的缓存部署.理论上证明了图算法的正确性,并使用仿真实验对其性能进行评估.实验结果表明,图算法的性能优于大部分现有的分布式缓存机制.     

基于均衡数据放置策略的分布式网络存储编码缓存方案

为了保证网络存储的负载平衡并避免在节点或磁盘故障的情况下造成不可恢复的损失,提出一种基于均衡数据放置策略的分布式网络存储编码缓存方案,针对大型高速缓存和小型缓存分别给出了不同的解决办法。首先,将Maddah方案扩展到多服务器系统,结合均衡数据放置策略,将每个文件作为一个单元存储在数据服务器中,从而解决大型高速缓存问题;然后,将干扰消除方案扩展到多服务器系统,利用干扰消除方案降低缓存的峰值速率,结合均衡数据放置策略,提出缓存分段的线性组合,从而解决小型缓存问题。最后,通过基于Linux的NS2仿真软件,分别在一个和两个奇偶校验服务器系统中进行仿真实验。仿真结果表明,提出的方案可以有效地降低峰值传输速率,相比其他两种较新的缓存方案,提出的方案获得了更好的性能。此外,采用分布式存储虽然限制了将来自不同服务器的内容组合成单个消息的能力,导致编码缓存方案性能损失,但可以充分利用分布式存储系统中存在的固有冗余,从而提高存储系统的性能。     

基于Stackelberg博弈的云CDN缓存资源分配算法

为提高云存储环境下内容分发网络(CDN)的分发效率,提出一种基于Stackelberg博弈的缓存资源分配与定价算法。将Web服务器和云CDN代理商建模成一个多主多从的Stackelberg博弈模型,并构建其各自的效用函数。证明在代理商价格确定的情况下存在Web服务器纳什均衡点,利用一种分布式迭代算法求解博弈模型,得到最优定价与该定价下的最优缓存分配结果。仿真结果表明,该算法可保证Web服务器缓存需求在代理商之间的高效分配,与用户服务质量优先算法相比,可使Web服务器获得更高的单位成本效益。     

基于联盟链的边缘缓存系统收益最大化的缓存策略

边缘缓存技术能够将热点内容提前放置在距离用户较近的网络边缘,可以显著降低传输时延、提高网络效率。然而,不同的运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享。针对此问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的内容共享。此外,设计了基于智能合约的内容交易流程,使得不同运营商之间的合作变得可信、公平和可追踪。最后,考虑到热门内容的流行程度、文件大小以及传输时延等,对热点内容进行定价,并以收益最大化为目标,通过贪婪算法确定缓存内容放置的位置。仿真实验表明,基于该架构下的收益最大化缓存策略能够有效增加边缘缓存的收益。     

基于非合作博弈效用最优化的云资源提供策略

为解决云计算资源提供过程中用户的异构性需求问题,提出一种基于非合作博弈效用最优化的云资源提供策略.利用比例共享机制,根据用户的出价提供资源,对用户的出价函数进行求解,并证明效用最优化模型存在非合作博弈纳什均衡解.实验结果表明,该策略能够反映用户需求与资源价格之间的浮动关系,规范用户的出价与资源分配,在公平性、均衡性和合理性上均有较好的效果.     

基于改进蚁群算法的纳什均衡求解

在基本蚁群算法寻优机制的基础上,提出一种用于求解有限n人非合作博弈的纳什均衡解的改进蚁群算法。在全局搜索中,引入遗传算法中的交叉和变异操作提高算法的全局搜索能力。在局部搜索中,嵌入动态随机搜索技术使算法加速收敛到最优解,并通过引入控制步长调整随机搜索向量,保证蚁群始终在混合策略空间内。算例测试结果表明,与传统的遗传算法相比,该算法具有更好的计算性能。     

一种基于非合作博弈的无线传感器网络功率控制算法

提出了一种无线传感器网络中以容量最大化为目标的非合作博弈功率控制算法。通过效益函数来选择合适的发射功率,以保证网络连通性并缓解分组碰撞状况。而后给出了对该算法纳什均衡存在性和唯一性的证明。仿真结果表明:该算法可有效提高能量效率和网络容量。     

基于多阶段动态博弈的信息安全技术评价

如何评价分析信息安全技术已成为当前的研究热点.本文基于攻防博弈模型对由防火墙、入侵检测系统构成的安全体系进行了分析,求出了阶段博弈模型的混合策略纳什均衡解.在阶段博弈分析的基础上,引入重复博弈的概念对模型进行了多阶段的动态博弈分析.研究表明,信息安全技术配置直接影响攻防双方的行为变化,贴现因子与入侵概率存在密切关系,从防御方的角度看,入侵概率的准确预测对其策略的选择具有重要影响.因此,作为防御方应积极记录、分析和量化攻击的方式、目标、数量及类型,进而优化配置,这将有效提高应用信息安全技术的效用.     

Computing the Nash Bargaining Solution for Multiple Players in Discrete-Time Markov Chains Games

Abstract

This paper presents a novel method for computing the Nash bargaining equilibrium for finite, ergodic and controllable Markov chains games. To solve the bargaining process we first set the disagreement point as the Nash equilibrium of the problem, then to find the new agreement point we follow the bargaining model presented by Nash. We exemplify the game formulation in terms of nonlinear programing equations implementing the Lagrange principle. For ensuring the convergence of the game to an equilibrium point we employ the Tikhonov’s regularization method. For solving the bargaining problem we make use of the extraproximal optimization approach. Finally, we validate the proposed method by a numerical example for a three-person bargaining situation.     

基于免疫粒子群算法的非合作博弈Nash均衡问题求解*

针对N人非合作博弈Nash均衡求解问题,将免疫算法中抗体浓度抑制机制和免疫记忆功能引入基本粒子群算法,提出了一种求解博弈问题Nash均衡的免疫粒子群算法。该算法通过抗体浓度抑制机制和免疫记忆功能来保持种群的多样性,不仅保持了粒子群算法简单、易于实现的特点,而且增强了粒子群算法的全局寻优能力,加快了算法的速度。实验表明,提出的算法具有较好的性能,优于免疫算法和基本粒子群算法。     

非光滑聚合博弈纳什均衡的分布式连续时间算法

本文研究多智能体聚合博弈的分布式算法设计.其中,个体的成本函数具有非光滑性.提出一个连续时间分布式算法,使得每个个体仅利用本地数据及局部的信息交互就能达到纳什均衡.利用李雅普诺夫方法,证明了算法的收敛性.在此基础上,进一步研究了带有耦合不等式约束博弈的广义纳什均衡求解.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载算法

在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘服务器,并将他们的原始视频数据上传至服务器进行视频分析.为了有效处理众多用户对有限网络资源的竞争和共享,并且能够获得稳定的网络资源分配局面,即每个用户不会单方面地改变自己的任务卸载决策,该多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题被建模为一个多玩家的博弈问题.基于最小化整体时延的优化目标,先后研究非分布式视频分析场景和分布式视频分析场景两种情形,分别提出基于博弈论的潜在最优服务器选择算法和视频单元分配算法.通过严格的数学证明,两种情形下提出的算法均可以达到纳什均衡,同时保证较低的整体时延.最后,基于真实数据集的大量实验表明,所提方法比其他现有算法降低了平均26.3%的整体时延.     

一种新的(m+1,n)理性秘密分享机制

重复理性秘密分享机制仅适用于交互轮数无限的情形,但是无限轮的理性秘密分享机制的效率不高。为此,在(m,n) Shamir秘密分享机制的基础上,结合有限重复博弈,为每个参与者赋予一个参加协议的时限,由此提出一种新的(m+1,n)有限轮理性秘密分享机制。分析结果表明,当时限和参与者的效用函数满足一定条件时,可以得到一个常数轮的理性秘密分享机制,使所有理性参与者可以恢复秘密。