基于演化博弈论的移动Ad Hoc网络中继协作机制

从演化博弈论的角度,提出一种能有效激励无线Ad Hoc网络节点参与数据分组中继协作的纳什均衡策略:G-TFT(Generous Tit for Tat)以节点中继的分组数与所需的能量开销为均衡点,建立了中继协作过程的单阶段博弈模型G,验证了节点的自私性动机;将G 扩展为基于时间序列,策略可转换的演化博弈R,并根据R 的纳什均衡提出了协作激励策略-G-TFT.仿真结果表明,通过调整宽容因子g,G-TFT能有效地激励节点参与中继协作.

     

Ad Hoc网络中基于贝叶斯博弈的节点激励策略

Ad Hoc网络中的节点在转发数据时易出现自私行为,为激励自私节点参与数据转发,提出一种节点激励策略IMTFT。根据贝叶斯博弈理论建立节点转发博弈模型,在该模型中引入增加激励因子的改进TFT策略,以均衡激励自私节点。在IMTFT策略下对节点的纳什均衡条件进行推理分析,并确定激励因子相关参数的最优取值。仿真结果表明,该策略能有效激励自私节点参与数据转发,提升网络整体性能。     

无线自组网中节点协作的纳什均衡研究

根据自私节点的特性,提出节点协作的博弈模型。针对单阶段博弈及采取礼尚往来策略、冷酷策略、单步触发策略的重复博弈,分析并比较实现节点协作的纳什均衡条件。结果表明,单阶段博弈中自私节点的纳什均衡类似于囚徒困境,重复博弈采用礼尚往来策略时,实现最佳纳什均衡的临界值最小,相比其他策略更易实现协作。     

机会网络自私节点的Bertrand博弈与激励机制研究

在真实的网络环境中,很多节点可能是自私的,它们不愿意牺牲自己的资源为其他节点转发消息。针对这种情况,提出一种基于博弈论的激励机制,可以激励节点与其他节点相互合作。该机制为二阶段激励,激励节点接收消息以协助其他节点转发,同时激励节点转发更多的消息。把源节点与中继节点之间的竞争与合作模型化为Bertrand（伯特兰德）博弈,定义了源节点和中继节点的效用函数。求解了源节点的最佳定价策略和中继节点最佳的转发计划,验证了源节点与中继节点之间存在唯一的纳什均衡。模拟仿真结果表明提出的激励机制能够鼓励自私节点参与合作,能提高路由算法的传递率,同时降低了消息传递延迟。与基于声誉的激励机制相比,所提激励机制能使消息传递成功率提高31.4%、平均时延降低9.7%。     

机会网络中基于信誉度惩罚的重复博弈模型

节点的自私行为将严重影响机会网络的传输性能.为激励节点协作,提出一种基于信誉度惩罚策略的重复博弈模型.惩罚策略以信誉度度量节点的历史行为,并设计不同程度的惩罚,重复博弈中节点考虑未来的长久收益以及对自私表现下惩罚的恐惧而选择协作转发.利用演化博弈理论分析并证明了节点由自私向协作行为转变的动态过程中的演化稳定性.仿真结果表明,该模型可有效激励节点参与协作,在自私节点较多时,也能保证较高节点传输成功率和较低的网络延迟.     

基于监察博弈的对等网激励机制的研究

在对等网络中,存在着大量的Free-Ride节点,会严重影响到系统的性能,如何激励这些节点提供服务是提高对等网性能的重要因素.本文在节点理性假设的基础上,借助博彝论为工具,提出一种采用监察策略的对等网激励机制,并计算出了采用监察博弈的混合策略纳什均衡策略,重点分析了监察成本与参与人收益之间的博弈关系.仿真实验表明,通过采用适当的监察概率,能保证在较小的网络开销下,达到激励节点主动参与贡献资源的目的.     

基于信任的无线传感器网络时隙分配博弈分析

为了帮助无线传感器网络作出既有利于自身收益又能抑制恶意节点的决策,提出了一种信任激励的时隙分配博弈模型。根据收益矩阵对恶意节点和簇头之间的非零和博弈关系进行了认知和分解,指出了破坏行为可以抑制的原因是纳什均衡可以作为惩罚阻止节点偏离收益更高的策略组合。在此基础上建立了博弈模型,然后证明了无限重复博弈中的纳什回归策略成为子博弈完美均衡的充分必要条件。采用单轮纳什均衡惩罚合作性策略的偏离者,从而使恶意节点与簇头的无限重复博弈能够产生合作效应。仿真实验结果表明,根据该模型作出的决策可以增加网络收益并抑制恶意节点的破坏行为。     

基于Stackelberg博弈的协作网络功率分配策略

针对协作网络中的功率分配问题,提出基于Stackelberg博弈的分配策略。首先建立博弈模型,源节点根据中继节点分配的功率给出价格;中继节点根据自身资源情况、信道状态、位置信息以及源节点提出的价格,进行协作传输功率的分配,从而构建用户效用函数;接着证明了该效用函数满足凹函数的条件,且存在均衡点,因此参与决策的用户可以通过求解协作功率和价格的Stackelberg均衡解(SE)最大化自己的效用;最后,通过仿真实验验证了均衡点的存在,并对源节点位置不同情况下节点的价格、功率和效用进行了分析,实验中离中继更近的源节点的协作功率和效用分别是距离较远用户的1.29倍和1.37倍。理论分析与实验结果证明了策略的有效性,而且该策略能适用于协作网络及其他分布式网络。     

移动P2P网络基于博弈论方法的协作激励机制

在移动P2P网络中,部分自私的移动节点只是大量地消耗已有网络资源而不提供自己的资源。考虑到移动P2P网络的资源有限性以及部分节点具有自私行为的特点,提出了一种基于博弈论的协作激励机制。该机制根据移动节点的不同贡献大小来提供不同网络服务质量,最大限度地鼓励了每个移动节点参与协作和共享。同时,详细描述和分析了协作激励机制中的网络资源分配策略,并且证明了该协作激励机制的博弈存在一个稳定的纳什（Nash）均衡。通过仿真实验发现,该激励机制有效地激发了移动节点间的协作,优化了整个网络的性能。同现有的协作激励策略相比,提高了数据包转发率等。     

非合作博弈均衡在确定性Ad hoc网络中的应用

首先介绍了非合作博弈均衡(纳什均衡),并将纳什均衡的基本原理应用到Ad hoc网络中节点间的数据传输中,对采用纳什均衡的几种常用的策略也做了介绍,并着重对其中的TFT策略进行了讨论.并用"Small World"这一概念替代传统的"最短路径"概念,同时对Small-World做了介绍.随后针对Ad hoc网络的某些拓扑结构,将"纳什均衡"策略和目前其他一些激励机制进行了比较和讨论.认为在目前的Ad hoc网络中,非合作博弈均衡(纳什均衡)是比较理想,比较简单的一种分组传输策略.     

Ad hoc网络寻路阶段的合作激励机制研究

如何激励属于不同利益最大化实体的自私节点合作是当前Adhoc网络研究中的一个热点问题.现有的自私节点检测和激励机制主要针对数据传输阶段,不能适应寻路阶段的特点.文中基于邻居节点中继和生成的路由请求包之间的统计关系,提出了一种适用于按需路由协议寻路阶段的自私行为检测和惩罚机制,并利用博弈论工具将其建模为噪声环境下的重复囚徒困境博弈,对算法激励合作的有效性进行分析.理论分析和仿真结果显示,该算法能够有效地惩罚寻路中的自私行为,促进节点合作.     

Best neighbor strategy to enforce cooperation among selfish nodes in wireless ad hoc network

Trust among nodes in a self-organizing network such as a mobile ad hoc network presents a number of problems and paradoxes. One of the challenging characteristics of wireless and mobile ad hoc networks consists in exploring ways to cope up with selfish behavior of neighbors towards network functions such as routing and forwarding. This paper attempts to deal with such mechanisms and as a result it introduces a distinct model to study the behavior of selfish neighbors using strategic, non-cooperative game theory. Many research works have used Tit-For-Tat strategy for analysis when they deploy game theory to stimulate cooperation. A compliant and an adaptable strategy called Best Neighbor Strategy [BNS] is proposed in this paper for the packet forwarding game in a wireless ad hoc environment. The behavior of nodes is probed varying the proportion of selfishness and also the size of the population while forwarding the packets. The investigations have brought out that the proposed cooperation enforcement policy is scalable, is able to converge faster and is robust against selfishness. BNS achieves evolutionary stability even under the invasion of selfish strategy at different proportions. Further, BNS proves to be a pure evolutionary stable strategy as it evolves to dominate the population from whatever the initial frequency it starts with and it totally out-competes the malign behavior shown by selfish strategy, which means that BNS is immune to invaders. The observations and analysis have shown that the ad hoc paradigm can be modeled significantly using an approach, which has been developed for game theory.     

移动Adhoc网络基于信誉系统的节点协作方案

在移动Ad hoc网络（MANET）中,节点的远距离通信需要中间节点的协作,中间节点通过转发数据包将信息传递给目的节点。但是,自私节点为了节省资源（如电池电量,带宽）将不属于自己的数据包丢弃。如果没有合理的机制处理自私节点,正常的节点将会过载,从而使整个网络的性能退化。提出在Adhoc网络中针对自私节点促使其转发数据包的一种分布式协作方案。方案采用信誉和货币机制相结合的策略达到减少自私节点、改善网络环境的目的。理论分析和仿真结果表明,该方案比传统的方法更快更准确地检测到自私节点,提高合作节点,减少自私节点的吞吐量。     

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。     

基于博弈论的无线传感网能量均衡模型

提出一种基于贝叶斯博弈的无线传感网能量均衡算法,该算法将每次数据转发过程分解为两个阶段的博弈。第一阶段博弈是指节点结合自身能量水平及参与博弈其他节点的战略,构造静态贝叶斯博弈模型,以最优化期望收益函数的解作为节点参与路由转发数据包的最优决策概率;第二阶段博弈是指源节点与邻居节点根据能量水平及相互战略,构造博弈模型,根据最大化期望收益函数的解,决定双方在博弈阶段的最优转发包数量。仿真实验结果表明,本文提出的算法能够有效地均衡网络的能量消耗,延长网络的生存时间。     

Ad Hoc网络中基于惩罚机制的激励合作转发模型

由于Ad hoc网络中的节点受到自身处理能力、存储空间和电池能量等各种资源的限制,节点为了节省自身的宝贵资源经常会表现出自私性,因此激励自私节点之间合作转发成为Ad hoe网络重要的研究内容.为此,结合重复博弈理论的思想,首先建立邻居节点之间的单阶段博弈模型,得到对应的支付策略,并对该模型进行延伸,建立了无限重复博弈模...     

无线传感器网络中基于效用的节点合作机制

在无线传感器网络中,由于能量和资源有限,不是每个节点都愿意为邻节点提供转发服务。讨论了无线传感器网络中自私节点的问题,提出了一个博弈模型,设计了一个基于节点信誉和能量的效用函数来监测恶意节点和自私节点,并鼓励节点中有更多的合作。在所提算法中,每个节点维护有邻节点的信誉表,参与转发的节点可以获得信誉作为奖励,而表现自私的节点则会丢失信誉作为惩罚。同时,转发会消耗节点能量,节点的信誉值和剩余能量必须都大于阈值才能在网络中共存。这样,恶意节点最终会被排除网络,自私节点则可以在激励下通过调整转发概率来避免被孤立。     

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。