一种基于Stackelberg博弈的流速与拥塞控制算法

研究了Stackelberg流速与拥塞博弈问题,对一次非合作流速与拥塞控制博弈模型中的Nash均衡点进行了推理和证明.接着深入研究了单跟随者与多跟随者流速与拥塞博弈模型,论证和推导了均衡的存在性和均衡解向量.在此基础上,扩展模型到多层次的Stackelberg博弈结构中,并找出均衡点上领导者和多跟随者流速率的解析解.基于Stackelberg拥塞博弈模型,提出了相关流速与拥塞控制算法(HCAS)的框架,包括层速率控制算法和端系统速率控制算法2个部分,在层速率计算完毕后,层内端系统速率将由层内端系统速率分配算法决定.仿真实验表明,HCAS能够较好地实现层速率分配以及端系统速率的计算工作,验证了算法的可行性和有效性.     

无限重复流速与拥塞控制博弈实例的应用

在讨论了一次博弈模型和流速均衡解析解的基础上,对基于无限重复博弈模型的流速与拥塞控制行为进行了研究.提出了重复和无限重复流速与拥塞控制博弈模型,论证了重复博弈NEP的存在性和最优性,讨论了重复博弈中贴现因子的意义;通过2个无限重复流速控制博弈的实例(2个端系统和N个端系统),介绍了在非合作的流速与拥塞控制中规范(约束)端系统的行为方法,以维护和实现整个流速与拥塞控制系统效用的最优.     

部分合作博弈均衡点的存在性

为解决部分合作博弈均衡点的存在性问题,针对合作局中人与非合作局中人地位对等的情况下考虑对部分合作博弈模型引入了Nash均衡点的概念,同时针对合作局中人与非合作局中人地位不对等的情况下考虑对部分合作博弈模型引入了主从均衡点的概念,利用非线性分析的技巧处理这两类部分合作博弈均衡点的存在性.研究结果表明:在给出合作局中人与非合作局中人的支付函数的连续性和凸性的条件下,可以利用Fan-Glicksberg不动点定理得到两类部分合作博弈模型的Nash均衡点与主从均衡点的存在性.     

n人非合作博弈弱Nash均衡点的存在性

根据Nash均衡的定义,也即是局中人单独改变自己的策略不能使自己支付更大这一结论,提出了一种新的均衡,其思想是局中人通过改变自己的策略的确可以增加自己的支付,但是由于局中人改变策略会产生成本这一事实,当成本高于或等于增加的支付时使得局中人没有改变自己的策略。基于这样的事实背景,在博弈模型中引入了局中人的成本函数,重新建立了n人非合作博弈模型,以及n人非合作广义博弈模型,并给出了弱Nash均衡点的定义,在此基础上研究博弈模型中弱Nash均衡点的存在性;通过定义最优回应映射,应用相关引理证明最优回应映射是usco的、非空的、凸的;通过Fan-Glicksberg不动点定理证明了n人非合作博弈,以及n人非合作广义博弈弱Nash均衡点的存在性。     

客户驱动的硫化车间非合作博弈生产调度研究

以客户利益为核心,建立客户驱动的非合作博弈的硫化车间多目标调度模型,将制造任务、硫化机映射到博弈模型中,将客户订单的完工时间和硫化成本组合形成收益函数,将模型的求解转化为对Nash均衡点的求解,设计遗传算法对非合作博弈模型的Nash均衡点进行有效求解,通过求解结果验证模型的正确性。     

作业车间调度的非合作博弈模型与混合自适应遗传算法

采用博弈理论,建立了一种基于非合作博弈的作业车间任务调度模型.在该任务调度模型中,将源于不同客户的制造任务映射为非合作博弈模型中的局中人,并将与制造任务包含的工序集所对应的可选加工设备映射为可行方案集,使各制造任务的加工完成时间和成本组合形成的多目标综合指标映射为收益函数,从而将对任务调度模型的求解转换为寻求非合作博弈模型的Nash均衡点.通过设计的爬山搜索混合自适应遗传算法、自适应交叉和变异算子,实现了对该任务调度非合作博弈模型的Nash均衡点的有效求解,同时算例仿真结果也验证了所提出的调度方法的正确性.     

网络速率控制的博弈模型

传统的网络速率控制方案需要端系统用户合作以达到最优的网络性能.但是,当存在不合作端系统用户时,这些方案不可避免地会出现拥塞崩溃.为此,提出了一种非合作博弈网络速率控制框架,该方案基于非合作博弈论的Nash解的思想,博弈的各用户支付网络使用费并选择愿付价格以最大化自己的净收益.文中还设计了一种网络带宽定价机制,驱使自私用户流向社会最优解操作,并证明了该速率控制博弈可达惟一的Nash均衡点且带宽分配是有效与公平的.     

集值支付博弈中强Nash平衡的存在性定理

【目的】研究具有集值支付的博弈问题中强Nash平衡的存在性。【方法】分别基于非传递效用与可传递效用的假定,引入强Nash非传递效用平衡和强Nash可传递效用平衡的概念。【结果】在一些常规条件下,得到强Nash非传递效用平衡和强Nash可传递效用c^*-平衡的存在性定理。【结论】扩展了集值支付博弈的研究范围,并把合作解存在性推广到了集值支付博弈中,为集值支付博弈的应用提供了理论支撑。     

一种基于Nash均衡的网格资源调度算法

运用博弈理论对资源调度算法进行深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网格资源定价机制,并构造了网格资源和用户的效用函数,论证了资源调度中Nash均衡点的存在性和唯一性以及Nash均衡解.仿真实验表明,该资源调度算法与竞价策略能够使整个网格系统得到更高的运行效率,并且使网格用户获得最大的效用.     

基于演化博弈的MANET路由算法

提出用演化博弈理论建模移动自组网非协作路由问题,在证明了博弈的Nash均衡和无环的有效路径之间一一对应之后,给出了基于演化博弈的路由算法．该算法采用模仿者动态机制调整策略使博弈逐步收敛于Nash均衡点．仿真结果显示在能保证节点密度的情况下,新的路由算法的报文发送率接近于节点间无条件合作假设下的路由算法性能．     

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。     

基于博弈论的认知无线电功率控制算法

基于博弈理论,提出了2种适用于认知无线电网络的功率控制算法,分别是完全信息功率博弈算法和非完全信息功率博弈算法。所提算法在满足干扰温度约束的前提下,以提高认知无线电网络总效用为目标,分布式实现功率控制。仿真比较了2种算法和已有认知无线电功率控制算法的性能差异,结果显示所提算法在系统平均效用和用户平均功耗方面均具有明显优势。     

星地认知网络能效谱效联合博弈功率控制算法

在Underlay模式下,卫星网络覆盖范围大会导致用户频率冲突干扰,针对该问题以及星地网络中移动用户的能量有限的情况,综合考虑卫星用户中地面站和移动用户的差异,构建了基于能效谱效联合博弈的星地认知网络多用户功率控制模型,并在该博弈模型基础上提出了一种能效谱效联合博弈算法(COAES),定义了能效和谱效因子,通过对不同用户的能效和谱效优化需求进行博弈,并证明每个用户均能达到最优状态即纳什均衡状态。仿真结果表明:COAES算法能满足不同用户的谱效和能效需求,并且联合因子相比NETMA算法和PRA算法分别提升了50%和35%。     

基于博弈论的认知无线电功率控制算法

基于博弈理论,提出了2种适用于认知无线电网络的功率控制算法,分别是完全信息功率博弈算法和非完全信息功率博弈算法。所提算法在满足干扰温度约束的前提下,以提高认知无线电网络总效用为目标,分布式实现功率控制。仿真比较了2种算法和已有认知无线电功率控制算法的性能差异,结果显示所提算法在系统平均效用和用户平均功耗方面均具有明显优势。     

无线自组织网络路由开销控制的混合策略博弈

为了在无线自组织网络中建立可用性和连续性更高的路由,路由发现过程中需要重复广播更多的路由请求(PREQ)分组,从而造成路由开销的明显增加,并严重制约了网络的可扩展性.针对以上问题,利用混合策略博弈对PREQ分组的转发过程进行建模,提出了一种基于混合策略博弈的路由开销控制算法,该算法在收到同一PREQ广播的邻居节点间进行博弈并由此决定各自转发PREQ的概率,在满足概率的情况下才可以继续广播收到的PREQ.仿真结果表明,提出的算法能够显著地减少路由开销,同时提高网络的整体性能.     

多小区认知无线电网络中基于非合作博弈的功率控制算法

功率控制技术是认知无线电网络的关键技术之一。本文对多小区认知无线电网络进行分析,建立非合作博弈模型,提出一种新的适用于多小区认知无线电网络基于非合作博弈的功率控制算法,分析指出了该算法存在唯一的纳什均衡,并通过数值仿真分析了该算法的性能,用户可以以相对较低的发射功率获得较高的效用和服务质量,具有一定的实用性。     

TCP Reno/Vegas算法的进化博弈模型

为了精确研究 TCP(transmission control protocol)算法 ,指导其他端到端流量控制算法以及路由器中的分布式流量控制算法的设计和实现 ,该文从非合作博弈的角度出发 ,提出了一种基于进化博弈理论的 TCP算法模型。使用该模型 ,针对 Reno和 Vegas两个版本的 TCP算法进行了描述、仿真和比较。分析和仿真结果表明 :TCP Reno使用 3个策略进行流量控制 ,而 Vegas是一个 5策略的流量控制算法 ,因此 ,Vegas能够比 Reno更好地适应复杂的网络环境 ,获得更好的性能。另外 ,该文从进化博弈理论的角度提出了一些能够提高 TCP性能的方法和改进方向     

认知无线电中基于干扰温度的功率控制博弈算法

针对认知无线电系统中功率控制的问题,根据David Goodman的非合作博弈思想,设计了一个基于干扰温度的代价函数,并对效用函数中的有效函数作了改进,在此基础上提出一种基于干扰温度的功率控制博弈算法。在仿真分析中同几种常用的功率控制博弈模型作了对比,结果表明该算法能有效提高认知用户的帕累托效应,提高用户的吞吐量,保障认知用户和主用户的QoS需求,使网络资源得到平等共享。     

物联网中重复博弈论入侵检测模型

由于物联网通信节点自身的缺陷,导致现有的安全方法难于应用到物联网中。针对这一情况,提出基于重复博弈论的入侵检测模型。建立一种用于检测恶意通信节点的重复博弈模型算法,使模型应用更符合实际情况,结合随机最优反应均衡算法优化模型使结果能更适应实际网络并且能趋于纳什均衡,并引入一种通用惩罚策略,刺激通信节点之间采取合作策略,提高模型发包成功率。通过对模型算法进行实验仿真,表明该模型能够有效地遏制恶意节点的攻击,提高网络效率。