一种复杂多智能体系统不一致性递推协调算法

为解决复杂多智能体系统的不一致性协调问题,在扩展自私一利他协调原则的基础上,提出了一种递推协调算法,通过递推协调各智能体对任务的重视程度,以降低系统的不一致性,使系统的任务求解决策一致化．同时证明了该算法的收敛性,并以计算实例说明该算法比现有方法具有更好的性能．     

MANETs环境下的模糊信任模型*

详细剖析了MANETs 路由协议中存在的节点自私问题, 提出了一种综合、有效的解决方案。     

基于自私行为分析的超密集D2D中继选择算法

在超密集D2D通信中,目前的中继选择方案主要假定中继设备具有主动意愿参与数据转发,但部分理性中继设备出于自身考虑,可能会存在时延或拒绝转发的自私行为,进而影响用户体验效果。从中继设备自私行为角度出发,提出了D2D通信中自私中继设备识别方法,进而提出了基于自私行为分析的超密集D2D中继选择算法。首先,定义了联合兴趣度、转发历史比率和中继物理状态3个中继识别属性因子,并通过三角模糊函数计算三者的权重,从而对具有自私行为的中继设备完成识别。其次,基于理想解相似性偏好排序方法实现了中继设备的最终选择方案。仿真结果表明,所提算法能更有效地识别D2D通信中的自私中继设备,与其他中继选择算法相比,在D2D通信转发成功率、系统平均吞吐量和平均时延等方面均取得了显著进步。     

MSN下基于亲缘关系的分族分层机会路由算法

移动社会网络(Mobile Social Network,MSN)具有社会网络特征,移动智能终端设备由于自身资源限制,往往表现出节点自私性。现有研究主要集中于解决节点个体自私性,而忽视了对节点社会自私性的甄别与利用。因此,文中提出了一种基于亲缘关系的分族分层路由算法。首先,在依据亲缘关系指数分族分层的社区和集群中,自荐的节点通过比较综合举荐值产生族节点和中继节点。然后,以亲缘关系预测的转移概率为转发依据,借助族节点和中继节点优化盲目转发,在有效地控制副本数的同时预测关联可靠路径链路,实现基于节点亲缘关系的相遇投递策略。仿真实验结果表明,该算法可以在保护与利用社会自私性的基础上,有效地提高消息投递率,降低网络时延,提高网络的通信流量等。     

自私性机会网络中的节点激励策略研究

机会网络中的节点由于自身资源受限,在转发消息时具有自私性。为了激励节点相互合作,已经提出的激励策略用虚拟货币激励自私节点转发消息,但存在虚拟货币不足和虚假报价的问题。为解决上述问题,提出一种基于可透支虚拟货币机制的节点激励策略。该策略设计了可透支的虚拟货币机制,以节点消息转发能力作为货币透支担保来解决虚拟货币不足的问题;策略中的交易机制保持资源状态和财富状态公开,如果消息交易无法一次完成,交易双方将根据对方的资源状态和财富状态友好地进行二次议价来抑制节点虚假报价的问题。仿真实验验证了该策略中节点激励机制的有效性以及可透支虚拟货币机制的有效性,并证明该策略有效地抑制了节点的虚假报价现象。     

机会网络中节点自私行为的研究综述

随着科技的进步与发展,移动联网设备的全面普及,人们对网络的快速化、稳定性和覆盖率的要求越来越高。机会网络作为未来多网络融合的补充,能够在恶劣的环境下工作,对网络的优化起到重要作用。机会网络中现有的大多数路由策略都是建立在节点间完全合作的基础上,然而,由于节点资源有限以及各自的偏好性等,中继节点很容易表现出自私的一面,诸如拒绝参加数据转发、丢弃转发信息等。因此,如何降低节点自私行为对网络性能的影响已然成为现在研究的热点。首先介绍了自私节点的产生、检测以及其对网络性能的影响,分析了节点自私行为的研究对机会网络的重要性。然后,阐述了现有的三类激励方案,对每类方案中典型的激励策略进行详细介绍,并分析了每个策略的优缺点。最后,对三类方案进行了比较,并对未来的研究方向提出了建议和展望。     

基于博弈的DTMSN路由选择和信任决策

针对延时容忍移动传感器网络中节点自私性检测存在未考虑节点由于自身问题不能转发数据而引起信誉值计算不精确和重传数据造成能量浪费的问题,通过引入剩余能量和能否进行数据转发的两个概念,结合相应的惩罚机制,进一步提高了延时容忍移动传感器网络中节点自私性检查的准确度,同时可以延长网络的生存时间。对于现有延时容忍移动传感器网络中缺乏相应的激励机制,引入博弈的思想,通过理论证明,在条件允许的情况下节点会选择合作的行为,从而增加节点主动转发数据的积极性,提高网络的投递成功率,减少网络开销。     

基于NFV的新的协作式DDoS防御技术

在采取网络功能虚拟化技术构建的协作式网络抵御分布式拒绝服务攻击的过程中,由于协作网络中的资源有限,协作网络中的参与者存在为了自身安全而采取自私行为的问题,进而减弱协作网络缓解 DDoS攻击能力。针对上述问题,提出了一种新的缓解DDoS攻击策略。该策略在协作网络中构建重复囚徒困境博弈模型,引入奖罚分明激励机制加强协作网络的合作性,并采取基于社会信誉值评估的动态资源分配机制。仿真实验表明,新的协作式DDoS攻击防御技术在分组丢失率、合作性和资源分配率方面优于现有方案,提高了DDoS攻击防御的有效性。     

利他驱动的应用层组播

节点自私问题是目前应用层组播技术面临的挑战之一.自私节点可能有意或者无意地停止转发某些数据包,导致流媒体质量下降.为了解决应用层组播中节点自私性问题,提出了一种利他驱动的应用层组播,简称ADALM机制.ADALM根据一个节点对其他节点的转发贡献,计算出该节点的利他值;基于利他值构造组播树,使得利他值较大的节点位于树的较高层.和本领域其他研究相比,ADALM在利他值计算和组播树构造方面均有创新:首先,利他值基于父亲节点和孩子节点的反馈,使得系统可以有效地检测出自私节点;节点无需发送额外的探测包去测量其邻居节点的服务质量;在组播树的构造和维护过程中,仅需要调整O(1g N)个节点;最后,利他值计算和组播树构造采用分布式方法来实现.仿真结果表明,即使存在一定比例的自私节点,ADALM也能构造一棵高性能的组播树,并且具有较低的控制负荷.