一种无线单频谱安全拍卖算法

由于电子拍卖自身的高效性和公正性,因此基于无线频谱分配的拍卖机制应运而生,且满足了人们日益增长的无线通信服务需求。而安全的频谱拍卖算法是保证无线频谱拍卖机制安全运行的重要保障。通过分析无线频谱分配的算法特点和其所确保的安全需求,提出了一种无线单频谱安全拍卖算法。该算法结合无线频谱分配的拍卖特点与密码学机制来确保拍卖过程中信息的安全,并正确选出拍卖赢家,以及计算出赢家所需要支付的频谱拍卖价格。分析证明了算法具有较高的安全性。     

差分隐私在双向异质频谱拍卖方案中的研究

基于双向异质频谱拍卖模型设计了具有隐私保护的频谱拍卖方案DPDA,在双向异质的频谱拍卖模型中,为了提高频谱拍卖的高效性和收益最大化,通常假设拍卖者是可信的,在此基础上的提交的所有买卖双方信息都将以明文状态提交给拍卖者,这将极大地增加了拍卖过程中个人隐私泄露的风险.DPDA方案有机结合了差分隐私机制和Diffie-Hellman算法使得该方案在原有模型的基础上达到了保护用户个人隐私的目的,并做了安全分析,证明了该方案的安全性,通过仿真实验结果表明该方案具有较好的频谱收益和隐私安全性.     

协作认知无线电网络资源双拍卖算法研究

为提高无线频谱资源利用率,针对认知无线电网络次用户具体资源需求,提出了一个基于VickreyClarke-Groves(VCG)拍卖机制的两层双拍卖频谱资源分配算法TACC,在实现频谱高效分配的同时,保证了主、次用户以及中继节点的效益.首先给出主用户、中继节点以及次用户的效用函数;然后对主用户的频谱资源进行分配;TACC拍卖算法在第一层实现中继节点和次用户的虚拟拍卖,并在第二层拍卖实现中继节点竞争主用户的频谱资源,最后综合两层拍卖结果将主用户频谱通过中继节点分配给次用户.数值实验结果表明:主用户和中继节点的效益得到了保证,TACC算法在主用户效益上比随机算法平均提高3倍;当次用户数量少于80时,系统运行时间低于25s,随着主用户数量增加,算法运行时间呈指数型增长.     

基于差分隐私的群智频谱感知算法

认知无线电的关键技术是频谱感知,将保护隐私的激励机制与协作频谱感知结合起来,有助于提高频谱检测的准确性.文中引入了差分隐私的概念,将指数机制应用于平台与用户间的反向拍卖,提出了一种具有隐私保护的基于拍卖的频谱感知算法.平台选择获胜用户时将用户的信誉值考虑在内,并且使用了一种基于指数机制的线性得分函数选择最优的用户集.仿...     

认知网络中基于快速多赢家多频段拍卖的动态频谱分配

针对传统拍卖方法在动态频谱分配中的低效问题,本文提出了一种基于FADM(fast auction with multiple bands and multiple winners)算法的动态频谱分配方法.FADM算法将传统的多物品拍卖问题转化为整数型0/1背包问题,从而可用动态规划寻求最佳的出清向量;新算法采用了保留价格和差异定价抑制共谋,且根据供求关系动态调整保留价格和竞标价格,兼顾了频谱分配的经济效益和社会效益.性能分析和计算机仿真结果表明,FADM算法可以使频谱有效利用率逼近实际需求率,同时尽可能提高分配收益.     

风险态度对建筑工程项目投标均衡策略的影响及对策

针对建筑工程项目招标市场上投标人超低报价中标现象,在现有的最低价格密封报价招标的理论模型基础上,考虑投标人风险态度因素,运用不完全信息博弈理论给出了投标人均衡报价函数.通过对均衡策略特性的研究得到风险态度不同可能导致成本较高的承包商中标.提出利用多属性拍卖模型解决低价中标带来的低效问题,研究了该模型下投标人的最优投标策略.通过算例给出了采用多属性拍卖机制的某工程项目招投标及评分过程,分析了模型参数对均衡结果的影响.研究表明,多属性招投标中,投标人根据成本参数和属性权重先确定非价格属性值后再决定报价,同时由于减少合同的不确定性,使得投标人偏向风险中性,并且有效改变了低价中标现象.     

认知无线电网络中基于需求拍卖竞价的频谱分配算法

在认知无线电网络中,为了实现对频谱资源更加高效合理的分配,对原有基于拍卖模型的分配算法进行改进。引入供求理论加入需求因子和补贴函数,提出了一种基于需求拍卖竞价的认知无线电频谱分配算法。根据拍卖模型及动态频谱分配的特点,使用基于需求的系统总体效用最优的分配准则。在估价时考虑到了认知用户对频谱需求情况的不同,优先分配需求急迫的认知用户并对无线环境较差的用户进行竞价补贴以确保相对公平。通过仿真验证结果表明,本算法较之前提出算法在系统效用方面基本相当,公平性得到了明显提高,复杂度也得到了降低,提升了系统的整体效能。     

扩充KQML语言及其在拍卖协议中的应用

首先介绍了KQML语言和拍卖协议模型的基本概念 ,对常用的几种拍卖协议 (一对多和多对多 )、拍卖协议中的KQML扩充原语及语义和扩充KQML原语在拍卖实例中的应用进行了具体分析 ,并对一对多拍卖形式中的几种拍卖过程进行了描述 ,分析中假设有多个投标人Bi 参与的拍卖 ,拍卖人用A表示 ,拍卖协议用English模式。     

带有反比佣金率和保留价的拍卖模型研究

研究了带有反比佣金率和保留价的密闭式拍卖模型。给出了一般分布下的一级价格密封式拍卖和二级价格密封式拍卖的均衡投标策略;分别求出了在两种拍卖模式中投标人、卖方和拍卖行的预期收益;进一步考察了反比佣金率的系数以及保留价分别对均衡投标策略以及对卖方、投标人和拍卖行三方预期收益的影响。研究结果表明,卖者的预期收益与k及保留价r均成正相关;投标者的预期收益和k成正比,和r成反比。     

基于全支付拍卖模式的投标人竞价策略研究

随着博弈论的出现和广泛应用,拍卖理论得到了深远的发展,其地位越来越重要.因此,拍卖理论及其应用是值得深入研究的问题.在基准模型的假定下,利用不完全信息静态博弈的方法,分别研究了全支付拍卖中基于固定投标人数的投标人竞价策略以及基于随机投标人数的投标人竞价策略,得出了两种情况下投标人的最优报价以及拍卖商的期望收益,并给出了相应的算例.解决了实际中难以确定投标人数的困难,能够更好地符合实际情况,为投标人做决策提供了相应的理论依据.     

在线招投标系统的安全性研究

通过分析在线招投标系统的业务流程,总结出应引起重视的6个方面的安全问题,并分别给出了解决方法,同时提出一个安全的在线招投标流程,引人权威可信中心CA,为投标人提供数字证书和认证。通过盲化投标人与评标专家的身份,避免了招标人与投标人、投标人与评标专家相互串通,将招投标过程的每个环节、每个活动都纳入系统的严密监督下,从而可以杜绝各种违法腐败现象的发生。     

认知MIMO无线网络中的多买家动态频谱接入技术

研究了认知MIMO无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。     

认知无线网络中基于HJ-DQPSO优化的频谱分配机制

在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中,为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题,提出了一种新的基于 hooke jeeves（HJ）计算和量子粒子群（quantum particle swarm optimization,QPSO）理论的离散多目标组合优化机制,即 HJ-DQPSO 优化机制。该机制中,提出了采用 HJ 算法进行局部搜索,防止陷入局部最优,并对 QPSO 算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较,实验结果表明,该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下,能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛,在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。     

基于改进捆绑拍卖多机器人任务分配研究

为了解决多机器人在搜索过程中多任务分配和多机器人利用率问题,提出了一种带有即时拍卖的K-means聚类捆绑式拍卖算法。首先通过K-means聚类算法解决多机器人系统中的多任务捆绑问题,再运用捆绑式拍卖机制把聚类分配给相应的机器人。考虑各聚类内的任务完成情况和各机器人利用情况,相应机器人判断是否产生即时拍卖。仿真证明,该方法在多机器人搜索过程中节省资源且各机器人利用均衡。     

基于效用理论的多标拍卖信道分配算法

针对传统多标拍卖信道分配机制无法确保认知用户获得频谱资源公平性的问题,结合微观经济学中的效用理论提出了一种新的标价算法。该算法基于用户自身带宽需求和等待时间等因素对信道效用的影响,以信道效用为基准对信道进行等效标价处理,确保在系统效益最大的同时可获得频谱资源认知用户数量容纳性的最大化。对采用该算法与采用传统算法的系统中用户等待时间、需求满足情况及系统总体效益等关键技术性能在频谱资源充足与频谱资源匮乏两种情况下进行了仿真对比分析,结果显示该算法不仅能够在频谱资源充足时获得较好的系统效益,在频谱资源匮乏时能够在保证系统效益的同时大大提高了弱势用户获得频谱资源的概率,提高系统的公平性。     

基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络的研究

由于目前密集的无线通信用户数量、海量的通信业务数据交互的发展趋势,要求通信网络在单位面积上提供更优的供需匹配平衡策略.现有的无线网络频谱资源分配是一种固定分配方式,无法高效地利用有限的频谱资源,使得供需频谱分配不平衡性凸显.针对认知无线电技术领域中频谱资源管理进行了研究,提出一种基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络选择方法.该算法将频谱切换过程中采用的频谱判决机制由传统的顺序匹配法转为多属性加权判决.通过融合多属性效用理论和将无线通信业务分级,优化决策效果,改善了顺序匹配法,大大提高了频谱利用率.通过仿真对比,可以看到在同一段频谱的分配增益牺牲较小的应用场景下,频谱切换开销得到了大幅度降低,较理想地简化了分配方案的复杂度,进而提高了频谱利用率,使得算法的优化得到具体实现.     

基于区域覆盖的群智感知激励机制

针对群智感知中的区域覆盖和用户参与两大问题,提出一种基于反向拍卖的区域覆盖最大化激励机制.首先用户根据参与成本给出标价参与拍卖,服务器平台在预算固定情况下,根据区域覆盖最大化算法选择拍卖中获胜的用户并向其购买感知数据,然后参与用户通过收益率判断是否继续参与,退出用户计算预期收益率并尝试重返拍卖.仿真结果表明,与动态定价反向拍卖机制相比,该机制可以在保证用户参与的同时,增大服务器平台选择用户的感知覆盖面积.     

基于步进拍卖的认知无线网络动态频谱分配

动态频谱分配是认知无线电网络的关键技术之一,主要关心频谱拥有者如何将其空闲频谱动态地分配给二级用户.提出了一种基于拍卖理论的动态频谱分配模型--多卖家步进拍卖模型,其中频谱拥有者作为拍卖人,二级用户作为竞买人,其基本过程为:每个拍卖人从底价逐步抬高自己的频谱价格,每个竞买人决定是否购买频谱以及购买哪个拍卖人的频谱.所提方法的特点是:①分布式执行,复杂度很低;②频谱拥有者之间不需要信息交互,二级用户之间也不需要信息交互,节省信令开销;③最终的频谱分配结果近似于全局最优.     

认知无人机网络中多机协作频谱感知研究

多无人机协同工作模式在未来通信中有着重要的应用前景。结合频谱资源短缺的问题,建立认知无人机网络模型,并研究多机协作频谱感知性能,提出一种最佳融合准则来优化检测性能。针对无人机数量较多的大型认知无人机网络,提出一种快速高效的协作频谱感知算法,并比较该算法在瑞利衰落以及Nakagami衰落2种信道环境下的性能。仿真结果表明:①采用最佳融合准则可以使协作频谱感知总错误率达到最小;②快速协作频谱感知算法可以利用较少的无人机来保证协作频谱感知的检测准确度,避免了不必要的感知过程,减少了参与协作频谱感知的次级用户数量,降低了协作感知时间,从而节省了感知过程开销,而且相比于瑞利衰落信道,该算法在Nakagami衰落信道环境下具有更好的性能。     

基于在线多属性逆向拍卖的医药冷链运输服务采购机制

医药冷链运输具有高成本性、时效性、高协调性、复杂性等特征.以允许承运人可在任意时间进入和离开拍卖平台为前提,根据其成本、运输时间、货损率、违约率属性设计了一种多标准函数以确定承运人的估值.提出了一种在线多属性逆向拍卖机制,将医药冷链托运人关心的所有属性纳入拍卖分配和支付的核心程序,为托运人定制多属性运输服务提供了方法指导,并通过算例演示了该拍卖机制在实际应用中的效果.研究结果证明,该拍卖机制可以满足激励相容和个体理性,不仅满足了托运人的需求,而且降低了采购成本,促进了医药冷链运输服务安全、稳定、有效的发展.