網(wǎng)絡(luò)博弈模型中均衡解的預(yù)測方法研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)中擁有決策權(quán)的實體各自通過改變策略優(yōu)化自己的目標，并影響其他個體的策略選擇。為研究該場景下的資源分配問題，一種研究方式是將其建模為博弈模型并研究其均衡點。本文通過研究不同場景下的均衡預(yù)測算法，完成了如下工作：發(fā)展了兩種服務(wù)器選擇問題場景下的服務(wù)器選擇機制；發(fā)展了特定網(wǎng)絡(luò)場景下納什均衡的求解算法。
　　第一章，本文闡述了均衡預(yù)測的相關(guān)研究以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商和內(nèi)容提供商的關(guān)系，介紹了服務(wù)器選擇問題的研究現(xiàn)狀，提出本文的研究意義。<

2、br>　　第二章，在研究用戶服務(wù)器為物理網(wǎng)絡(luò)的邊緣路由器的服務(wù)器選擇問題時，本文利用Wardrop均衡預(yù)測算法發(fā)展了一套分布式的服務(wù)器選擇機制，并且在博弈場景和動態(tài)場景中的仿真實驗當中測試其性能。實驗結(jié)果顯示，相比于對比方案，該選擇機制在鏈路利用率較大的場景中可以獲得更低的用戶延遲。
　　第三章，在研究用戶節(jié)點為獨立用戶的服務(wù)器選擇問題場景時，本文利用相關(guān)均衡的預(yù)測算法發(fā)展了一套該場景下的服務(wù)器選擇機制，并研究在部署該方案的前提下

3、利用遺傳算法框架改進網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商的流量工程方案以優(yōu)化用戶延遲。實驗證明相對于對比方案，遺傳算法得到的方案能夠降低用戶的總延遲。
　　第四章，本文針對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商和內(nèi)容提供商參與資源競爭的場景，提出了一種該場景下基于松弛算法的Nash均衡點計算方案。仿真實驗說明，該方案僅適用于部分場景中。此后利用仿真試驗考察了該特定場景下Nash均衡點性能，結(jié)果顯示在鏈路占用率較高時，均衡點下二者收益相比放任其各自優(yōu)化更高。
　　第五章，