《博弈论在对等网络中的应用》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:陈宏伟,王春枝,叶志伟著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787030555601
  • 页数:164 页
图书介绍:对等网络技术的应用已经越来越显现出它的优势,它能充分利用互联网的边缘资源,从而在文件信息共享、协同计算,分布式存储领域得到广泛应用。博弈论作为一种分析工具,用来研究怎样以数学模型模拟理性决策者之间的冲突与合作,广泛应用于得对等网络相关理论与技术的研究中。基于此,本书主要阐述如何将博弈论应用在对等网络中,尤其是对等网络节点之间的信任激励以及对等网络的流量优化领域中。基于此,本书主要从如下几章展开论述:第1章主要对博弈论与对等网络进行概述。第2章主要研究博弈论在对等网络节点信任预测中的应用,将马尔可夫链应用于预测博弈机制中。提出的两种策略引入博弈框架:奖励策略博弈模型对节点进行正面激励;通过惩罚策略对节点进行惩罚约束。预测机制针对不同的网络运行状态采取不同的策略,对网络运作进行监督和维护。

第1章 博弈论与对等网络概述 1

1.1 对等网络概述 1

1.1.1 对等网络定义与特性 1

1.1.2 对等网络应用分类 2

1.1.3 对等网络拓扑结构分类 2

1.2 博弈论概述 4

1.2.1 博弈论分类 5

1.2.2 重复博弈 6

1.2.3 混合策略博弈 7

1.2.4 扩展博弈 7

1.3 博弈论在对等网络中的应用概述 8

1.3.1 博弈论在对等网络结点信任预测中的应用 8

1.3.2 博弈论在对等网络信任建模中的应用 9

1.3.3 博弈论在对等网络结点信任协商中的应用 11

1.3.4 博弈论在对等网络激励机制中的应用 12

1.3.5 博弈论在对等网络流量优化中的应用 13

参考文献 13

第2章 博弈论在对等网络结点信任预测中的应用 15

2.1 P2P信任模型 15

2.1.1 基于第三方认证的信任模型 15

2.1.2 基于信誉的信任模型 17

2.1.3 基于资源签名的信任模型 21

2.1.4 P2P信任模型存在的问题 21

2.1.5 P2P信任困境 22

2.2 P2P信任预测博弈机制 24

2.2.1 马尔可夫链 24

2.2.2 结点状态分类 25

2.2.3 结点状态转移预测 26

2.2.4 基于奖励策略的P2P博弈模型 27

2.2.5 基于惩罚策略的P2P博弈模型 29

2.2.6 预测博弈机制 31

2.3 仿真实验 33

2.3.1 仿真环境 33

2.3.2 奖励阶段仿真 33

2.3.3 惩罚阶段仿真 36

2.3.4 奖惩策略对网络状态的影响 40

参考文献 42

第3章 博弈论在对等网络信任建模中的应用 44

3.1 已知结点类型的P2P博弈信任 44

3.1.1 P2P结点策略集合 44

3.1.2 P2P结点策略分析 46

3.1.3 仿真分析 47

3.2 未知结点类型的P2P博弈信任 49

3.2.1 建立模型的条件 49

3.2.2 P2P信任博弈模型 50

3.2.3 博弈模型分析 51

3.2.4 仿真分析 51

3.3 基于监督博弈的P2P结点激励 53

3.3.1 P2P结点的参与模式 53

3.3.2 激励机制 54

3.3.3 混合策略纳什均衡 55

3.3.4 仿真分析 56

3.4 识别结点信息的P2P博弈信任 59

3.4.1 建立博弈模型 60

3.4.2 最优反应函数 62

3.4.3 仿真分析 63

3.5 四种模型对比分析 65

3.5.1 体系结构 65

3.5.2 四种模型比较 67

参考文献 68

第4章 博弈论在对等网络结点信任协商中的应用 70

4.1 基于博弈论的自动信任协商思路 70

4.1.1 自动信任协商概述 70

4.1.2 基于扩展博弈的自动信任协商思路 75

4.1.3 扩展博弈协商框架需求 76

4.2 扩展博弈协商策略 77

4.2.1 自动信任协商策略 77

4.2.2 扩展博弈信任协商策略模型 82

4.2.3 协商策略子博弈精炼纳什均衡求解 83

4.2.4 协商策略博弈建立流程 84

4.2.5 扩展博弈信任协商策略收益 84

4.3 协商序列缓存研究 87

4.3.1 完全缓存序列简介 87

4.3.2 完全缓存序列博弈模型 88

4.3.3 基于混合策略博弈的缓存序列模型 89

参考文献 90

第5章 博弈论在对等网络激励机制中的应用 92

5.1 对等网络激励机制研究现状 92

5.1.1 对等网络非合作结点行为 92

5.1.2 对等网络激励机制主要研究内容 93

5.1.3 对等网络激励机制分类 94

5.1.4 基于博弈论的对等网络激励机制建模 97

5.2 自适应宽容的一报还一报激励机制 98

5.2.1 BitTorrent简介 98

5.2.2 BitTorrent激励机制及不足之处 99

5.2.3 TFT策略及改进策略研究 101

5.2.4 自适应GTFT策略及演化过程 102

5.2.5 自适应GTFT策略特性分析 103

5.3 基于动态联盟的对等网络流媒体激励机制 109

5.3.1 对等网络流媒体简介 109

5.3.2 对等网络流媒体激励机制研究现状 110

5.3.3 基于动态合作博弈的流媒体激励机制研究 113

5.3.4 基于马尔可夫随机过程的动态合作博弈 113

5.3.5 基于动态合作博弈的对等网络流媒体激励模型 114

5.3.6 仿真分析 120

参考文献 122

第6章 博弈论在对等网络流量优化中的应用 125

6.1 P2P流量优化研究现状 125

6.1.1 P2P应用面临的流量问题 125

6.1.2 P2P流量优化主要技术方案 126

6.2 ISP与P2P流量管理分析 129

6.2.1 跨域流量的控制方案 129

6.2.2 P2P流量管理分析 131

6.3 基于缓存博弈的P2P流量优化 134

6.3.1 基于缓存部署的流量优化研究 134

6.3.2 基于缓存博弈的P2P流量优化模型 136

6.3.3 基本模型的建立与推导 137

6.3.4 分段缓存策略和算法 143

6.3.5 缓存博弈的收益分析 146

6.3.6 仿真实验与分析 147

6.4 基于合作博弈的P2P流量优化 153

6.4.1 基于博弈论的P2P流量优化研究 154

6.4.2 基于合作博弈的P2P流量均衡模型 155

6.4.3 模型建立与求解推导 157

6.4.4 流量负载均衡算法 159

6.4.5 仿真实验与分析 160

参考文献 162