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应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。 相似文献
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随着电力通信网的变化,电力通信网承载业务数据呈指数级增长,对电力通信网的处理能力提出了更高要求。为保障通信网的服务质量,针对目前网络带宽分配不合理现象,提出基于深度置信的电力通信网带宽预测算法,该算法通过由限制玻尔兹曼机构成的深度置信网络获取能够完美表达网络带宽的特征,实现对电力通信网规划阶段带宽的合理预测。实验结果表明,与传统神经网络算法相比,所提算法在预测精度和稳健性方面更具有优势,可以提高电力通信网的承载能力,为电力系统的安全稳定运行提供有力的保障。 相似文献
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