基于博弈论的机会网络数据分发机制研究

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1、硕士学位论文基于博弈论的机会网络数据分发机制研究REASEARCHONTHEMECHANISMOFDATADISTRIBUTIONBASEDONGAMETHEORYINOPPOTUNISTICNETWORKS刘虎哈尔滨工业大学2014年12月国内图书分类号：TP393.01学校代码：10213 国际图书分类号：004.722.46密级：公开工学硕士学位论文基于博弈论的机会网络数据分发机制研究硕士研究生：刘虎导师：秦阳副教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2014年12月授予学位单

2、位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP393.01U.D.C:004.722.46DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringREASEARCHONTHEMECHANISMOFDATADISTRIBUTIONBASEDONGAMETHEORYINOPPOTUNISTICNETWORKSCandidate：HuLiuSupervisor：AssociateProf.YangQin AcademicDegreeAppliedfor：MasterDegreeinEng

3、ineering Speciality：ComputerScienceandTechnology Affiliation：ShenzhenGraduateSchool DateofDefence：December,2014Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要机会网络是演变自延迟容忍网络的一种新型网络，它具有容迟网络的大部分特性--例如网络底层拓扑结构不稳定、单个结点的负载和储存的能力都非常有限、端对端的通信缺

4、失、链路存在延迟等。此外，机会网络中节点并不是固定的，而是经常移动的，所以需要通过节点的移动带来相遇的机会，并且节点之间能够通信的时间通常比较有限，这就需要一个快速并且合理的数据分发策略来对数据进行合理的分发。本文主要研究了机会网络中基于博弈论的数据分发机制。将机会网络中数据分发的过程用博弈论的思想进行建模，利用博弈原理来处理网络中的数据分发问题。解决了机会网络中数据单拷贝和多拷贝的问题，能根据节点当前的状态和数据包的信息判断该数据包应该传递给单个节点或者是同时传递给多个中间节点。通过设计合适的效用函数，该数据分发机制

5、不仅能节省网络资源，而且还能提高网络的性能。特别是在某些场景下，例如机会网络中的节点带有能量等的情况下，该数据分发机制具有明显的优势。在缓存管理方面，针对机会网络底层拓扑结果极其不稳定的特性，节点经常要携带数据包移动的问题，设计了一种合理的缓存策略，综合考虑了机会网络中节点的状态和网络的拥塞情况，结合网络中节点的活跃度和网络中数据的拷贝数量来进行缓存的设计，提高机会网络中的数据分发性能。最后通过仿真验证了本文的工作。通过对网络的主要性能指标如成功传输率、网络开销和平均时延的比较与分析，相比其他的数据分发机制具有较好的性

6、能提升。关键词：机会网络；延迟容忍网络；博弈论-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractOpportunisticnetworkisanewkindofnetworkevolvedfromdelaytolerantnetwork.Ithasthemostpropertiesofdelaytolerantnetwork,suchastheunexpectednetworkenvironment,thelimitedstorageabilityofsinglenode,lossofcommunicationfro

7、mendtoend,longdelayandsoon.Inaddition,someofthenodesarenotfixed.Becausethesenodesareoftenmoving,weshouldmakeuseofthismobilitycharacteristictoaccomplishthemessagedelivery.Limitedbytheshortcontact,weneedafastandrationaldistributionpolicytomanagethenetworkdata.Oppo

8、rtunisticnetworkmainlyresearchcontentdistributionmechanism,includingtheroutingstrategyandbuffermanagement.Thispaperstudiesdatadistributionmechanismbasedongametheoryme