基于重复博弈的WSN节点合作性研究

将博弈论引入节点行为的决断中,在网络中建立1个基于节点数据传输可靠度的重复博弈模型。针对节点的行为引入最优惩罚程度的惩罚机制,在保证对自私节点产生足够震慑的同时,又避免对自私节点过度惩罚而造成节点的提早死亡,从而提升网络数据传输的整体效益。研究结果表明:采取最优惩罚轮数的惩罚策略能够在保证最少的减小网络生命周期的前提下,最大程度地提升网络的整体效益约22.83%。     

惩罚机制对影响力不同群体合作行为演化的影响

在无标度网络中,研究惩罚机制对群体合作行为演化的影响.采用进化博弈论中重复囚徒困境博弈策略,考虑影响力的多样化,模拟分析在影响力同质和异质网络中分别引入惩罚策略对个体间合作关系的影响.仿真结果表明:在影响力同质网络中,惩罚机制会激励合作行为;在度小节点影响力大的网络中,惩罚机制也同样提高了群体合作率;而在度大节点影响力大的网络中,惩罚会使群体中策略分布趋于一个均衡状态.     

机会网络中基于博弈论的可信路由模型

针对机会网络中的自私节点会威胁路由安全并影响机会路由的传输性能问题,提出一种基于博弈论的可信路由模型.在定价-竞价交易模式下,源节点根据消息的重要程度定价,中间节点依据自身转发能力竞价获得转发机会,使用博弈理论分析节点不同决策行为下的博弈收益.仿真实验结果和博弈分析表明:可信路由模型通过区别节点价值有效规避了自私节点,增强了路由的安全性和可靠性,并在传输成功率、传输时延和路由开销等方面表现出较好的性能.     

相遇时间感知的机会网络社区路由策略

利用节点运动过程中带来的相遇机会,机会网络中的节点以"存储、携带、转发"的方式来完成消息的传输。由于采用这种特殊传输机制,机会网络比传统自组织无线网络传输延迟较大。在当前以相遇历史信息或者链路状态感知为基础的转发机制中大多以牺牲延迟为代价,片面追求传输率。根据机会网络中节点的社会特性,提出了一种节点相遇时间估计方法,以分布式的方式预测到达目的节点的间隔时间,进而,节点以相遇时间估计值为依据,选择到达目的节点间隔时间较短的节点作为中继节点,最终完成消息转发。结果表明,所提出的相遇时间估计方法比较准确,与广泛采用的路由策略相比较,所提出的方法能够将消息传输延迟性能提高30%以上。     

基于联盟形成博弈的异构机会网络路由算法

异构机会网络中节点组之间存在自私性,节点只会帮助组内的节点转发消息,而不转发组间的节点消息?如何实现节点组间消息的转发成为亟待解决的问题?针对该问题,提出了一种基于联盟形成博弈的机会网络路由(base on coalitional game routing,BCGR)算法?BCGR算法充分考虑了节点间的接触特性?联盟形成博弈的优超特性以及联盟的合成与切分操作,算法由轮询阶段和稳定阶段组成?通过仿真实验验证了BCGR算法的合理性与有效性,仿真结果表明,BCGR算法不但实现了异构机会网络中节点组间消息的转发,而且从整体上提高了网络性能,有效地降低了网络开销,提高了交付率?     

带有相遇预测的自适应路由机制

机会网络中的喷洒等待(spray and wait,SnW)路由机制在消息转发决策时并未考虑相遇节点的转发能力。针对SnW在选择中继节点时的盲目性,提出了一种带有相遇预测的自适应路由机制,通过动态地感知网络中节点的信息,根据节点转发能力的差异,自适应地选择活跃度高、与目标节点相遇概率高的节点作为中继节点。结果表明,在不增加开销的情况下,提出的路由投递延时更低,投递率更高。     

一种基于分簇的机会网络路由算法

针对机会网络中节点相遇但传输信息失败而带来的资源浪费问题,提出一种基于节点分簇的数据传输算法COND.根据节点自身和节点间的特性,设计了以节点间成功传输信息的次数为分簇指标对节点进行分簇的方法,同时根据中继节点和目标节点的关系转发消息,从而高效地将消息投递到目的节点,并提高了节点间传输信息的成功率.仿真结果验证了通过上述节点分簇算法和信息转发方式,COND能够提高消息投递成功率和降低网络的资源消耗.     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法

针对移动机会网络中转发节点选择和数据包管理不合理问题,提出基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法.建立转发效用模型,根据移动机会网络的机会接触特性定义节点接触概率和节点接触活跃度;建立节点拥塞感知模型,定义节点区域拥塞系数;将转发效用和节点区域拥塞系数用于数据包转发过程和数据包管理过程,提出节点接触概率的转发节点选择...     

结合个体移动规律的机会网络混合转发机制

为了更好地解决机会网络中的数据转发问题,通过分析人类个体移动规律对机会网络数据转发的影响,提出了一种基于人类移动模式的混合转发机制。混合转发机制通过多因素集选取中继节点,在不同的节点运动状态下采取不同的数据转发策略,以提高数据转发效率。仿真实验表明,与现有的几种算法相比,混合转发机制有更高的数据传输成功率和更小的延迟。     

Winners don't punish

A key aspect of human behaviour is cooperation. We tend to help others even if costs are involved. We are more likely to help when the costs are small and the benefits for the other person significant. Cooperation leads to a tension between what is best for the individual and what is best for the group. A group does better if everyone cooperates, but each individual is tempted to defect. Recently there has been much interest in exploring the effect of costly punishment on human cooperation. Costly punishment means paying a cost for another individual to incur a cost. It has been suggested that costly punishment promotes cooperation even in non-repeated games and without any possibility of reputation effects. But most of our interactions are repeated and reputation is always at stake. Thus, if costly punishment is important in promoting cooperation, it must do so in a repeated setting. We have performed experiments in which, in each round of a repeated game, people choose between cooperation, defection and costly punishment. In control experiments, people could only cooperate or defect. Here we show that the option of costly punishment increases the amount of cooperation but not the average payoff of the group. Furthermore, there is a strong negative correlation between total payoff and use of costly punishment. Those people who gain the highest total payoff tend not to use costly punishment: winners don't punish. This suggests that costly punishment behaviour is maladaptive in cooperation games and might have evolved for other reasons.     

无线传感器网络节点包转发策略重复博弈分析

针对无线传感器网络节点影响网络可用性与整体性能的自私行为,建立了一种传感器网络节点包转发策略的重复博弈模型.利用节点与邻居节点的重复博弈过程,理性节点采取合作策略,确保背离的自私节点参与合作;证明了该无限重复博弈模型可达到纳什均衡,能够有效地促进节点自发合作.仿真结果表明,在当前最优包转发概率下,节点之间合作获得增强,节点不愿采取背离策略,网络整体效用接近理想状态.     

物联网中重复博弈论入侵检测模型

由于物联网通信节点自身的缺陷,导致现有的安全方法难于应用到物联网中。针对这一情况,提出基于重复博弈论的入侵检测模型。建立一种用于检测恶意通信节点的重复博弈模型算法,使模型应用更符合实际情况,结合随机最优反应均衡算法优化模型使结果能更适应实际网络并且能趋于纳什均衡,并引入一种通用惩罚策略,刺激通信节点之间采取合作策略,提高模型发包成功率。通过对模型算法进行实验仿真,表明该模型能够有效地遏制恶意节点的攻击,提高网络效率。     

Preventing Dropping Packets Attack in Sensor Networks： A Game Theory Approach

Focusing on dropping packets attacks in sensor networks, we propose a model of dropping packets attack-resistance as a repeated game based on such an assumption that sensor nodes are rational. The model prevents malicious nodes from attacking by establishing punishment mechanism, and impels sensor networks to reach a collaborative Nash equilibrium. Simulation results show that the devised model can effectively resist the dropping packets attacks（DPA） by choosing reasonable configuration parameters.     

演化博弈视角下网课平台“刷课”行为控制研究

该研究从演化博弈论的角度分析影响网课平台和“刷课”行为者选择策略的因素,进而构建博弈双方的收益矩阵,得出相应的复制动态方程;再通过雅克比矩阵特征向量值分析演化稳定策略以及收敛过程,并运用Matlab 2018b进行了算例仿真.结果显示,网课平台和大学生之间策略选择具有相关性,通过合理设置网课平台监管奖励机制和对“刷课”行为的惩罚机制,可以使双方博弈结果收敛到理想状态.     

基于两阶段博弈理论的物流节点城市合作机制

为探讨不同层级物流节点城市间合作问题,构建两阶段演化博弈模型,从宏观层面寻求上级政府推动节点城市间实现协作的均衡条件,从微观层面探讨相同及不同层级节点城市政府间实现合作的均衡条件,并以辽宁省为例对物流节点城市间的协调机制进行实证分析.结果表明,上级政府对节点城市采取鼓励策略是最理想的状态,节点城市选择协作策略在很大程度上取决于上级政府确定的参数大小,通过改变博弈初始状态、调节政府补贴和共同收益可以实现物流节点城市政府的合作.在此基础上提出相关建议与措施,旨在为物流节点城市之间合作提供决策参考.     

论高校严惩考试作弊的适度原则

高校严惩考试作弊时必须掌握适度的原则;对作弊的惩处应能有效地遏制作弊现象;对作弊的惩处应能对大多数学生起到警示作用;对作弊的惩处应适当留有出路,前两方面表现为“足度”,后一方面表现为“不过度”。     

考试作弊现象的博弈模型

将考场作弊者与监考者作为博弈双方,利用博弈论的理论方法,建立了作弊现象的数学模型。认为影响作弊现象的主要因素为作弊收益、考场执法力度、执法成本等因素,提出了加强选才的科学性,注重考场制度建设,适度确定惩罚力度等减少作弊现象的积极措施,特别提出对作弊者的惩罚力度不是越大越好。惩罚力度既要对作弊者起到惩戒的作用又要考虑能让执法者在情理上认可接受。     

制造企业与物流企业间供应链博弈分析

以制造企业与物流企业间的供应链博弈为中心,分析了制造企业与物流企业的合作博弈,得出供应链合作的可能性。在此基础上,构建不完全信息动态博弈模型,提出了供应链合作中的投机行为及相应的惩罚机制,以及促进制造企业与物流企业供应链合作的措施。     

基于演化博弈的地铁施工人员不安全行为动态惩罚策略优化

为有效减少地铁施工人员不安全行为,提高安全管理制度有效性,本文从地铁施工人员与安全管理人员双方的利益动机出发,构建不安全行为惩罚的演化博弈模型,通过SD模型对双方博弈的演化趋势进行仿真模拟,最后提出能够降低不安全行为的策略。研究结果表明：两方博弈模型的均衡解不具有演化稳定性,且增大惩罚力度只能在短期内减少不安全行为,而重复博弈上下震荡的频率更大,安全管理检查更加困难;引入动态惩罚机制并优化可以达到稳定的演化均衡,在有效抑制波动的同时减少不安全行为发生,达到最稳定状态,获得稳定策略,在不检查的情况下,施工人员选择安全行为,降低事故发生的可能性,本研究为制定有效的惩罚制度提供了一定的参考。