【摘 要】
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网络中拥有决策权的实体各自通过改变策略优化自己的目标,并影响其他个体的策略选择。为研究该场景下的资源分配问题,一种研究方式是将其建模为博弈模型并研究其均衡点。本文
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网络中拥有决策权的实体各自通过改变策略优化自己的目标,并影响其他个体的策略选择。为研究该场景下的资源分配问题,一种研究方式是将其建模为博弈模型并研究其均衡点。本文通过研究不同场景下的均衡预测算法,完成了如下工作:发展了两种服务器选择问题场景下的服务器选择机制;发展了特定网络场景下纳什均衡的求解算法。第一章,本文阐述了均衡预测的相关研究以及网络服务提供商和内容提供商的关系,介绍了服务器选择问题的研究现状,提出本文的研究意义。第二章,在研究用户服务器为物理网络的边缘路由器的服务器选择问题时,本文利用Wardrop均衡预测算法发展了一套分布式的服务器选择机制,并且在博弈场景和动态场景中的仿真实验当中测试其性能。实验结果显示,相比于对比方案,该选择机制在链路利用率较大的场景中可以获得更低的用户延迟。第三章,在研究用户节点为独立用户的服务器选择问题场景时,本文利用相关均衡的预测算法发展了一套该场景下的服务器选择机制,并研究在部署该方案的前提下利用遗传算法框架改进网络服务提供商的流量工程方案以优化用户延迟。实验证明相对于对比方案,遗传算法得到的方案能够降低用户的总延迟。第四章,本文针对网络服务提供商和内容提供商参与资源竞争的场景,提出了一种该场景下基于松弛算法的Nash均衡点计算方案。仿真实验说明,该方案仅适用于部分场景中。此后利用仿真试验考察了该特定场景下Nash均衡点性能,结果显示在链路占用率较高时,均衡点下二者收益相比放任其各自优化更高。第五章,对全文进行总结,并提出了下一步的建议。
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