Ad hoc网络中继协作机制的博弈分析

针对Ad Hoc网络中的多跳通信需要自私节点间的数据分组中继,不使用协作的激励机制,提出了一种基于博弈论的解决方案。该方案通过建立节点间中继协作的无限次重复博弈模型,给出此博弈的纳什均衡中继策略TFT,并对其群体稳定性进行了分析。通过仿真表明,各节点根据网络拓扑结构变化速度的快慢调整TFT策略的宽容因子g,能够有效激励节点间的中继协作。     

Ad-hoc网络中基于博弈论和粒子群优化的协作算法

为了促使Ad-hoc网络中的“自私”节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法（Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization, NGPSO）在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益;在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的NGPSO算法能使源节点和中继节点达到最优收益;和中继节点固定功率转发相比,所提出的NGPSO算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。     

带有协作意愿感知的边缘协作中继机制

利用智能终端的协作转发可以缓解海量传感器数据的承载压力。然而,由用户携带智能终端的非合作行为会使转发性能急剧下降。为此,提出了一种带有协作意愿感知的边缘协作中继机制,以提高中继选择的合理性和激励机制的有效性。通过分析用户对转发数据的兴趣度感知用户的主观协作意愿,并考虑用户能量和缓冲的影响,综合选择协作状态最佳的用户作为中继。为了进一步激励中继用户参与协作转发,提出了一种基于讨价还价博弈的激励机制,充分地激励中继用户的客观协作意愿。仿真结果表明所提机制与其他中继机制相比,转发成功率和平均吞吐量分别提高了至少19.4%、17.9%,平均传递时延降低了至少18.6%。     

收益为区间值的双边链路形成策略优化非合作-合作两型博弈方法

网络经济下各实体或节点为了最大化自身收益(如信息流量),需要决定不同的链接形式,但链接形式的选择会受到联盟结构及收益分配的影响,同样联盟结构及收益分配也会根据链接形式的不同而发生变化.若单纯采用传统的非合作博弈无法解决这些网络外部性问题,传统的合作博弈又未涉及策略设计问题.同时,由于现实的不确定性和获得精准收益的数据比较困难,通常采用大致范围即区间表示联盟收益.为了有效解决区间型收益情形同时考虑链接形式选择和区间收益分配的双边链路问题,本文提出了一种新的基于区间Banzhaf值的区间非合作-合作两型博弈模型.该模型由局中人、策略、联盟形式及联盟收益四个基本元素构成,分为区间非合作博弈和区间合作博弈两部分.其中,区间非合作博弈的分配值并未直接给出,而是由区间合作博弈部分通过本文新定义的区间Banzhaf值分配确定,进而求解所构建的区间非合作博弈,得到纳什均衡解.这保证了区间非合作-合作两型博弈可以体现并追溯网络效率属性问题,也是与传统非合作博弈、合作博弈最大的本质区别.通过数值实例验证所建模型与方法的有效性、可应用性,可为解决复杂竞争与合作问题提供新途径.     

基于物理层安全特征的不可信中继行为预测

中继节点可能存在的不可信行为会影响协作通信系统中物理层安全性。为了预测中继的行为,提出了基于随机博弈的中继不可信动态行为预测方法,获得中继节点合作和自私、恶意等不可信行为的概率,进而预测中继节点的自私以及恶意行为。将遍历安全容量作为博弈收益,研究中继节点行为的物理层安全特征。利用连续时间马尔可夫链捕获中继行为和系统随机状态两者之间的关系,通过实验得到了中继的不可信行为概率,验证了该预测模型的有效性。     

基于CIS值的双边链路形成策略优化两型博弈方法

博弈论作为网络形成模型求解的主流工具,在该领域得到了广泛应用,但现有研究主要采用合作或非合作的单一博弈论方法对网络形成问题进行求解,未能很好地反映问题实质。对此,采用非合作-合作两型博弈方法,研究网络链路形成的策略优化问题,可以有效地结合非合作阶段的策略设计与合作阶段的联盟收益分配。首先,在非合作博弈阶段,进行策略设计并形成第二阶段合作博弈的竞争局势。其次,在合作博弈阶段,基于第一阶段非合作博弈的竞争局势,形成联盟及其合作博弈,并采用Semi-CIS值求解各个竞争局势下合作博弈的局中人(节点)分配值。然后,将得到的分配值作为第一阶段非合作博弈的局中人支付值,计算非合作博弈的纯策略纳什均衡解,进而得到双边链路形成的两型博弈模型的最优解(链路连接)。最后,通过数值实例验证了所建模型与方法的有效性和可用性，为研究更加复杂的网络形成问题提供了理论方法。     

基于博弈论和多主体仿真的产学研合作创新网络演化

运用博弈论构建了产学研合作创新两阶段博弈模型,基于博弈策略,结合产学研合作创新网络拓扑结构,构建了产学研合作创新网络演化算法;运用Netlogo多主体仿真平台实现了产学研合作创新网络的演化仿真,揭示了其动态演化规律。研究表明:网络平均节点度呈U型分布,节点数量呈L型分布;选择"积极合作"策略的企业和学研机构存在最佳合作规模;度择优连接机制不利于无标度网络节点创新扩散,组合择优连接机制能以最大程度促进小世界网络和随机网络创新扩散。     

P2P网络中基于全局信任值的激励机制

针对自由骑问题,提出一种基于全局信任值的激励机制,以激励节点积极贡献、可靠服务.在大规模的P2P网络中,节点间交易的随机性造成建立重复博弈的概率极低,导致TfT(Tit-for-Tat)策略失效.节点的全局信任值能够反映节点对网络贡献大小与服务质量好坏,基于节点间全局信任值的差异设置服务响应规则、查询转发规则以及邻居选择规则,形成一种普适性更强的激励机制,可接体现TfT策略.仿真实验表明,这种激励机制能够抑制自由骑,鼓励节点共享资源.     

基于知识溢出视角的供需网企业R&D合作策略演化

针对供需网企业RD合作过程中策略选择及演化问题,基于知识溢出视角,运用演化博弈理论,从合作研发成本,合作研发风险,知识吸收,违约惩罚等多个维度出发,构建了供需网企业RD合作策略选择演化模型,研究了供需网企业RD合作策略选择这一复杂博弈行为,探讨了知识溢出,违约惩罚,合作创新风险对企业RD合作策略选择的影响,并对其策略演化过程进行了数值仿真和相关分析。研究表明:从长期看,供需网企业RD合作策略选择演化最终稳定于"合作"和"自私"两种稳定状态;在RD合作过程中其策略选择既受知识溢出系数,违约罚金,合作创新分险系数等初始参数的影响,也与演化博弈模型的支付矩阵密切相关。其中,在一定条件下,增大处罚罚金,增大知识溢出程度,减小合作风险,将有助于企业进行知识溢出,促使RD合作策略由"自私"转向"合作",最终达成合作共识。     

IWSN物理层防全双工攻击节点的多层Stackelberg博弈模型

针对工业无线传感器网络通信链路上存在的节点安全问题, 提出一种可抵御节点攻击的多层Stackelberg博弈模型。选择最佳协作干扰节点协同抵御全双工攻击节点, 将合法节点与攻击节点之间的对抗关系以及合法节点间的内部协作关系建模成多层Stackelberg博弈模型, 分析博弈模型的闭式均衡解; 设计分阶最优响应迭代算法求解Stackelberg博弈均衡。仿真结果表明, 所提的最佳协同干扰节点选择方案对攻击节点具有较好的干扰效果且节省能耗; 与其他功率控制模型相比, 所提模型可有效增加协作干扰节点的收益，提高协作的积极性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.