【摘要】：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。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,對全文進行總結(jié),并提出了下一步的建議。
[Abstract]:The entities with decision-making power in the network optimize their goals by changing their strategies and influence other individuals' policy choices. In order to study the resource allocation problem in this scenario, one way is to model it as a game model and study its equilibrium point. By studying the algorithms of equilibrium prediction in different scenarios, this paper has accomplished the following work: developing two kinds of server selection mechanism in the server selection problem scenario and developing the algorithm of solving Nash equilibrium in a specific network scenario. In the first chapter, the research of equilibrium prediction and the relationship between network service provider and content provider are introduced, and the research status of server selection is introduced, and the significance of this paper is put forward. In the second chapter, we develop a distributed server selection mechanism by using Wardrop equilibrium prediction algorithm when we study the server selection problem in which the user server is the edge router of the physical network. And test its performance in the simulation experiment of game scene and dynamic scene. The experimental results show that compared with the comparison scheme, the proposed scheme can obtain lower user latency in scenarios with high link utilization. In the third chapter, when we study the server selection scenario where the user nodes are independent users, this paper develops a server selection mechanism in this scenario by using the prediction algorithm of correlation equilibrium. In order to optimize the user delay, the genetic algorithm (GA) framework is used to improve the traffic engineering scheme of the network service provider (NSP) in order to optimize the user delay. Experimental results show that the proposed scheme can reduce the total user delay compared with the contrast scheme. In chapter 4, aiming at the scenario of network service provider and content provider participating in resource competition, we propose a scheme of Nash equilibrium point calculation based on relaxation algorithm in this scenario. The simulation results show that the scheme is only suitable for some scenarios. After that, the performance of Nash equilibrium points in this particular scenario is investigated by simulation experiments. The results show that when the link occupancy is high, the income of the two equilibrium points is higher than that of their respective optimization. The fifth chapter summarizes the full text and puts forward suggestions for the next step.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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1 唐e，

本文編號：2121052