基于合作博弈的网格资源分配

针对网格资源分配中的竞争问题,提出了一种合作博弈的方法,通过建立用户的评估函数,使得竞争同一资源的多个用户能够结成联盟来增加整体效用,其中用户分得的资源份额取决于出价水平.着重研究了联盟中用户的评估函数并证明了其满足非联盟评估函数的性质,因此在资源竞争中联盟成为有效的参与者.分析表明,该方法不仅可产生惟一的纳什均衡,而且能够为联盟用户带来更多的收益,从而实现帕累托改进.     

非合作寡头博弈与干扰信道资源分配

将多用户干扰信道频率和功率资源分配问题用寡头博弈模型进行分析. 寡头博弈中有一个超级用户,它知道其它用户的所有信道信息,并且知道它们所采取的策略,那么这个超级用户将可以计算出对自己更有利的资源分配方案,获取比纳什模型更高的速率. 通常在非合作分布式系统中,获取其它用户信息是非常困难的,本文提出的算法可以让用户从干扰强度的变化中学习得到有用信息,从而设计出基于寡头博弈模型的分布式算法.      

基于非合作博弈论的CoMP-JP资源分配算法

为了提高LTE-A系统中协作多点联合处理技术(Co MP-JP)的资源利用率,保证中心用户和边缘用户在资源分配过程中的公平性和Qo S需求,提出一种以最大化系统吞吐量为目的中心用户和边缘用户联合处理的动态资源分配方法。首先,在功率给定的情况,每个簇内以保证用户的Qo S需求并最大化系统吞吐量为目的进行用户调度;其次,在调度完成后,为了协调用户间的干扰,实现系统的吞吐量的最大化,提出改进代价函数的非合作博弈控制算法,并证明该算法纳什均衡解的存在性与唯一性。实验结果表明:本文算法与现有算法相比,更能满足用户的Qo S需求和用户间的公平性,同时获得更高的系统吞吐量。     

基于非合作博弈的航班时刻优化研究

在进行航班时刻优化时,为解决不同目标之间相互影响,相互制约,存在冲突的问题,提出基于零和博弈的航班时刻优化模型。首先,从零和博弈的角度,给出一种线性加权法,得出纳什均衡状态下各个目标的最佳权重系数;然后将该系数应用到航班时刻优化的多目标问题中,构建航班时刻优化模型;最后通过萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行求解。本文把航班延误总时间和航班调整总量作为目标,以杭州萧山国际机场为例进行验证,最终结果表明,该模型在减少航班总延误的同时,又有效减少了航班总调整量,提升了整体优化的效益。     

基于非合作博弈的有序用电算法

文章针对用户的基本负荷、储能和温控等典型负荷,采用实时电价机制,提出了基于非合作博弈的有序用电算法。运用此算法,在经过多轮博弈之后,台变侧和用户侧能够达到一个最优的Nash均衡解,保证了所有参与者的利益最大化的同时又能保证台变侧峰平比最小,从而智能地、有序地调度多用户参与电网负荷调控,实现有序用电,减少峰谷差值、提高收益。最后,通过一个算例证明该有序用电算法的有效性。     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程;在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链预测其他竞争者的决策,将资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法;在假设节点个人理性的前提条件下,论证此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益.最后并从实验仿真证明其有效性.     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,本文将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程,在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链对其他竞争者的决策进行预测,同时资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法。最后,在假设节点个人理性的前提条件下,论证了此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益。并从实验仿真证明其有效性。     

虚拟环境中基于Stackelberg博弈的资源分配

针对虚拟化网络环境中的资源分配和定价问题,结合Stackelberg博弈模型,提出了一种同时满足底层网络和虚拟网络收益最大的资源分配和定价方案,分别设计了底层网络和虚拟网络基于效用和花费的收益函数,给出了在完全信息状态下底层网络和虚拟网络各自收益最大时的最优策略.在不完全信息决策模型下,验证了虚拟网络间非合作博弈的纳什均衡点存在性,为了获取虚拟网络的最优带宽策略和底层网络的最优定价策略,给出了一种分布式的迭代算法.最后通过数值仿真验证了该算法的有效性,取得了参与者的最优策略和子博弈完美纳什均衡.     

SDWSN中基于非合作博弈的拓扑控制算法

为了节省无线传感器网络中节点的能耗,延长网络的生命周期,提出一种在软件定义无线传感器网络中基于非合作博弈的拓扑控制算法.首先,基于软件定义架构设置网络模型.然后,提出一种非合作博弈拓扑控制算法,该算法由控制器基于全局信息为每个节点与其他节点进行博弈,博弈过程中综合考虑节点的剩余能量、传输功率和链路跳数,使每个节点都能找到最利于自己的发射功率,从而在保证网络连通的前提下延长网络寿命.仿真结果表明,所提算法与其他基于博弈论拓扑控制算法相比,各节点能耗更加均衡,延长了网络生命周期.     

基于非合作博弈的三网融合策略

在对我国当前网络运营商的业务及其关系进行描述的基础上,建立其业务与效益模型,并对竞争运营商进行非合作博弈分析.分析结果表明,可以通过调控运营商间合作因子,使运营商在非合作博弈条件下,其纳什均衡点与系统全局最优点重合,达到其合并运营的效果.由此说明,对各个运营商的网络进行实质合并不是必须的.在三网融合中心的参与下,使用合适的计费策略监督与调节各运营商的计费关系,就可以实现高效的三网融合.     

分布式系统中基于非合作博弈的调度算法

针对分布式系统中任务调度问题,根据分布式环境下的任务调度特性,建立了一个非合作博弈的多角色任务调度框架,在此基础上提出了一种基于纳什均衡联合调度策略的分布式强化学习算法.相比于静态调度算法,该算法需要更少的系统知识.能使调度器主动学习任务到达和执行的相关先验知识,以适应相邻调度器的分配策略,目标是使得调度器的策略趋向纳什均衡.模拟实验结果表明:所提出的算法在任务的预期时间和公平性上相对于OLB(机会主义负载均衡)、MET(最小执行时间)、MCT(最小完成时间)等同类调度算法具有更好的调度性能.     

基于非合作博弈的认知无线网络功率控制算法

为降低认知无线网络节点间的干扰,保证网络的服务质量,文章提出一种基于效益的非合作博弈的功率控制算法。该算法利用博弈原理,使认知用户对发射功率进行非合作博弈;并在理论上证明发射功率存在唯一的纳什均衡解。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的抗噪声能力,还能在保证授权用户和认知用户服务质量的前提下,降低认知用户的发射功率,从而减少用户间的干扰,提升网络的性能。     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

基于非合作博弈的认知无线电网络功率控制

选取时延与业务敏感度作为约束因子,建立了一种新的基于非合作博弈的多用户功率控制模型.针对认知用户信道感知误差对功率控制算法稳定性的影响,通过引入m-范数表征信道检测的不确定度,将功率控制模型转化为约束条件下的最优化问题,提出一种鲁棒功率控制算法.仿真结果表明:该功率控制算法具有较快的收敛速度和较好的公平性,可以在信道感知不确定度增大情况下保持较高的系统收益,具有良好的鲁棒性,且认知用户能够以较小的发送功率获得较大的功效比.     

基于静态非合作博弈的网络报文取样模型

为了提高网络入侵检测系统的性能,运用博弈论建立网络入侵报文取样模型.基于静态非合作博弈的分析思路,通过网络安全系统和网络攻击者调整自身的策略以取得最大化的效用,推导出混合策略Nash均衡的解析解,并根据该策略设计了网络报文动态取样算法(DDPSA)和集中式增量取样算法(CIPSA),以等概率攻击、随机攻击和博弈攻击等3种方式的攻击报文来检验2种算法的性能.仿真结果表明,CIPSA算法比DDPSA算法更为有效.CIPSA算法在3种攻击方式下均有相同的取样成功率,不仅表明CIPSA算法的稳定性,也验证了入侵报文取样模型混合策略的合理性.     

基于非合作博弈的公交出行结构优化分析

为了在有限的公共交通资源下让出行者使用公共交通获得的出行收益最高,以公共交通出行结构作为研究对象,运用非合作博弈的方法,以出行距离为依据对出行者进行划分,对居民公共交通出行构建博弈模型寻求Nash均衡点,以预测合理的城市轨道交通、常规公交分担比例,优化公共交通出行结构。结合太原市的实际情况进行分析,研究结果表明:61.34%的中、短距离出行居民选择常规公交出行;53.18%的长距离出行居民选择常规公交出行是太原市最佳公共交通出行结构比例。所构建的模型能够结合研究区域分析常规公交和地铁的Nash均衡点,并给出合理的最优公共交通出行结构,为有关公交优化提供参考和建议。     

非合作功率控制博弈优化设计

简要介绍了博弈论的基本原理和Goodman提出的功率控制博弈模型,分析了代价函数的设计问题,并在基于代价函数的非合作功率控制博弈的基础上重新设计了代价函数,提出了链路代价功控博弈方案,明显提高了系统性能。     

企业并购决策的非合作博弈

在经济全球化背景下,企业并购活动越发频繁,如以外资渗入中国化工行业为例.在企业并购活动中,科学合理的并购决策无疑是企业并购成功的关键.基于非合作博弈理论,建立了二阶段三人非合作博弈模型,对企业并购活动中的均衡、战略、报价以及期望收益进行了详尽的分析,为科学决策的做出提供理论指导.     

Stackelberg博弈的MEC资源分配策略

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过在网络边缘部署计算资源成为缓解终端设备资源匮乏的有效方案。针对设备计算资源无法满足任务需求的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的MEC资源分配策略。该策略应用Stackelberg博弈理论将请求方、协作方的卸载过程描述为效用最大化问题以激发双方的协作积极性,并设计一种基于粒子群的Stackelberg博弈算法,以快速获得该优化问题的最优解。同时,由于区块链具有分布式、不可篡改等特性,出于对安全性的考虑,将其应用于协作过程的管理。实验结果表明,所提策略可以实现双方联合效用最大化,且相较于遗传算法的卸载方案;所提算法具有更快的收敛性能。     

基于非合作博弈的城市食品冷链共同配送定价

城市消费者对保鲜、冷冻食品的需求日益激增,对配送的效率与质量也提出了很高的要求,但当前冷链物流过高的配送成本很大程度上限制了生鲜电商市场的发展.在对城市食品冷链物流发展现状及瓶颈分析的基础上,提出了城市食品冷链2B/2C业务融合共配模式,建立了第三方物流企业与生鲜电商定价博弈模型,得出通过定价折扣策略可以提高博弈双方的收益的结论.可以为第三方物流与生鲜电商开展冷链B2C配送业务提供参考.