基于虛擬積分激勵(lì)的內(nèi)容部署方法①

張 云,鄭 嘯,黃 溯

1(安徽工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,馬鞍山 243000)2(安徽馬鋼自動(dòng)化信息技術(shù)有限公司,馬鞍山 243000)

移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)間的通信總是依賴(lài)于其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到達(dá)目的地,若將內(nèi)容部署在網(wǎng)絡(luò)中適合位置的節(jié)點(diǎn)上,則可以很大程度上增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能,提高服務(wù)效率[1].現(xiàn)實(shí)中節(jié)點(diǎn)都是理性的,一般情況下難以與其他節(jié)點(diǎn)分享自身資源或耗費(fèi)自身資源去進(jìn)行內(nèi)容部署[2].在這種情形下,如果沒(méi)有一種激勵(lì)方式去鼓勵(lì)節(jié)點(diǎn)間的合作,節(jié)點(diǎn)是不愿意與其他節(jié)點(diǎn)合作進(jìn)行內(nèi)容部署的,即節(jié)點(diǎn)的自私特性.這些自私節(jié)點(diǎn)卻依靠其他合作節(jié)點(diǎn)來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)自己的數(shù)據(jù).節(jié)點(diǎn)的自私行為導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能下降,也可能導(dǎo)致多跳網(wǎng)絡(luò)通信失敗[3,4].為了增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能,提高服務(wù)效率,降低內(nèi)容部署成本,有必要通過(guò)激勵(lì)方法鼓勵(lì)節(jié)點(diǎn)合作,降低節(jié)點(diǎn)的自私性.

本文使用了一種有效的激勵(lì)方式去鼓勵(lì)節(jié)點(diǎn)合作.首先,介紹了內(nèi)容部署和激勵(lì)機(jī)制的相關(guān)技術(shù);其次,闡述了基于虛擬積分激勵(lì)機(jī)制的內(nèi)容部署;最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明本文方法的優(yōu)越性.

1 相關(guān)工作

1.1 內(nèi)容部署

在網(wǎng)絡(luò)中將內(nèi)容部署在合適的節(jié)點(diǎn)上,可以增加網(wǎng)絡(luò)的靈活性,提高應(yīng)用的響應(yīng)時(shí)間,改善網(wǎng)絡(luò)的擁塞問(wèn)題[1,5].目前,解決內(nèi)容部署問(wèn)題的主要是分布式的方法.Pandit[6]則使用了分布式算法,在復(fù)雜度為O(logn)的情形下解決了Jain等人[7]提出相同復(fù)雜度的原始-對(duì)偶方法.Oikonomou等人[8]將鄰居跳遷移部署應(yīng)用于一個(gè)或者更多的內(nèi)容部署中,可以解決分布式和低復(fù)雜度k-中值問(wèn)題的近似解,且k＞1.Smaragdakis等人[9]就利用r-跳轉(zhuǎn)遷移部署策略有效地解決了內(nèi)容部署問(wèn)題,初始服務(wù)內(nèi)容可以根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的情形自適應(yīng)的遷移到最佳位置,并且根據(jù)當(dāng)前需求盡可能地減少進(jìn)行內(nèi)容部署的開(kāi)銷(xiāo),它可以增加或減少服務(wù)內(nèi)容的數(shù)量.Stavrakakis等人[10]通過(guò)分布式的方法用一種新的啟發(fā)式方法解決內(nèi)容位置的優(yōu)化問(wèn)題.

本文考慮的是r-跳轉(zhuǎn)遷移部署策略無(wú)容量限制的內(nèi)容部署問(wèn)題,主要解決內(nèi)容部署中的位置UKM(uncapacitatedk-median)和數(shù)量UFL(uncapacitated facility location)兩個(gè)問(wèn)題[9,11].

UKM問(wèn)題:解決網(wǎng)絡(luò)中部署內(nèi)容的節(jié)點(diǎn)的位置問(wèn)題,盡量減少訪問(wèn)用戶(hù)與能提供服務(wù)的節(jié)點(diǎn)之間的距離,將內(nèi)容部署在網(wǎng)絡(luò)中的最佳位置節(jié)點(diǎn)上.

UFL問(wèn)題:解決網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行內(nèi)容部署的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量問(wèn)題,在網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容部署在過(guò)多的節(jié)點(diǎn)上雖然可以提高網(wǎng)絡(luò)性能,但容易造成資源浪費(fèi),如果將內(nèi)容部署在過(guò)少的節(jié)點(diǎn)上又容易造成服務(wù)質(zhì)量的降低,所以適當(dāng)?shù)夭渴饍?nèi)容節(jié)點(diǎn)的數(shù)量對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能及成本有直接的影響.

1.2 常用的激勵(lì)機(jī)制

對(duì)于內(nèi)容部署的研究前提假設(shè)節(jié)點(diǎn)是合作的,但這在現(xiàn)實(shí)中節(jié)點(diǎn)是理性的,為了降低自私節(jié)點(diǎn)對(duì)內(nèi)容部署過(guò)程的影響,本文在內(nèi)容部署過(guò)程中引入了激勵(lì)方法.當(dāng)下對(duì)激勵(lì)機(jī)制的研究主要分為四類(lèi):基于博弈論激勵(lì)[12]、虛擬積分激勵(lì)[13]、社交關(guān)系激勵(lì)[14]以及混合激勵(lì)[15].這些激勵(lì)方式都滿(mǎn)足參與者的某些需求而達(dá)到激勵(lì)的效果.

基于虛擬積分的激勵(lì)方法是用戶(hù)通過(guò)參與網(wǎng)絡(luò)中的任務(wù)而獲得虛擬積分(即一種假想的獎(jiǎng)勵(lì),貨幣等),當(dāng)行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)不同步時(shí),虛擬積分可以很好地調(diào)動(dòng)用戶(hù)的積極性,特別在多跳無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的包轉(zhuǎn)發(fā)情形中,虛擬積分也可以用于換取其他獎(jiǎng)勵(lì).

Chuang等人[16]用虛擬積分補(bǔ)償來(lái)自其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)所消耗的資源.而所獲取的虛擬積分可以用于轉(zhuǎn)發(fā)自己的數(shù)據(jù),補(bǔ)償給幫忙轉(zhuǎn)發(fā)的中間節(jié)點(diǎn),激勵(lì)它們幫忙轉(zhuǎn)發(fā).而不合作的節(jié)點(diǎn)則不允許使用網(wǎng)絡(luò),不會(huì)獲得虛擬積分.Zhong等人[17]使用虛擬積分來(lái)解決移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中自私節(jié)點(diǎn)的路由問(wèn)題.在該方法中,發(fā)送方如果要發(fā)送數(shù)據(jù),則必須使用一定的虛擬積分,以替代中間節(jié)點(diǎn)幫忙轉(zhuǎn)發(fā)的成本.Buttyán等人[18]介紹了一個(gè)稱(chēng)為nuglet的虛擬貨幣,為了激勵(lì)節(jié)點(diǎn)合作而運(yùn)用到移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中.

2 加入激勵(lì)機(jī)制的內(nèi)容部署分析

本文在研究移動(dòng)自組織環(huán)境下的內(nèi)容部署基礎(chǔ)上融入了虛擬積分的激勵(lì)方法,該情形下的內(nèi)容部署是基于設(shè)備選址問(wèn)題又不同于傳統(tǒng)的設(shè)備選址問(wèn)題,文中的內(nèi)容是部署在網(wǎng)絡(luò)中合適的節(jié)點(diǎn)上.本文通過(guò)節(jié)點(diǎn)的度的值來(lái)反映節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)合作的可能性.

2.1 基于虛擬積分的激勵(lì)機(jī)制

因?yàn)楣?jié)點(diǎn)是理性的,本文將節(jié)點(diǎn)分為兩種狀態(tài):空閑狀態(tài)和忙碌狀態(tài).在進(jìn)行內(nèi)容部署之前需要對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行訪問(wèn),當(dāng)節(jié)點(diǎn)在空閑狀態(tài)的時(shí)候可以直接進(jìn)行服務(wù)部署,但當(dāng)節(jié)點(diǎn)為忙碌狀態(tài)的時(shí)候,需要判斷節(jié)點(diǎn)是否愿意配合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行內(nèi)容部署.

基于激勵(lì)方法的內(nèi)容部署研究的主要目標(biāo)是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下激勵(lì)用戶(hù)節(jié)點(diǎn)積極參與內(nèi)容部署活動(dòng),增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能,提高用戶(hù)使用效率.激勵(lì)機(jī)制可以用以下模型表示:

內(nèi)容部署激勵(lì)機(jī)制(Incentive,I),即通過(guò)某種激勵(lì)方式(Mechanism,M)在節(jié)點(diǎn)集(V)中確定的服務(wù)內(nèi)容數(shù)量(k),并結(jié)合服務(wù)需求(s)達(dá)到節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行內(nèi)容部署時(shí)所消耗的服務(wù)費(fèi)用成本(C)最低.

激勵(lì)機(jī)制還可以用以下模型表示:

內(nèi)容部署激勵(lì)機(jī)制(Incentive,I),即通過(guò)某種激勵(lì)方式(Mechanism,M)在節(jié)點(diǎn)集(V)中確定服務(wù)內(nèi)容數(shù)量(k),并結(jié)合服務(wù)需求(s)以及服務(wù)成本(f)達(dá)到節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行內(nèi)容部署時(shí)所消耗的服務(wù)費(fèi)用成本(C)最低.

在該情形中,節(jié)點(diǎn)具有自私性,但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)給予節(jié)點(diǎn)一些虛擬積分用于彌補(bǔ)節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行內(nèi)容部署時(shí)的資源消耗,節(jié)點(diǎn)可以從忙碌狀態(tài)轉(zhuǎn)移到空閑狀態(tài),然后進(jìn)行內(nèi)容部署.本文節(jié)點(diǎn)所獲得的虛擬積分收益可用于后期獲取網(wǎng)絡(luò)資源,節(jié)點(diǎn)的虛擬積分值越大,享有的獲取資源的優(yōu)先級(jí)就越大,可以?xún)?yōu)先于其他節(jié)點(diǎn)獲取資源,若節(jié)點(diǎn)的虛擬積分值為0,則網(wǎng)絡(luò)就隔離該節(jié)點(diǎn),即不提供任何資源給該節(jié)點(diǎn).網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)激勵(lì)函數(shù)計(jì)算給予節(jié)點(diǎn)vi的虛擬積分值,激勵(lì)函數(shù)為:

由于資源有限,節(jié)點(diǎn)會(huì)根據(jù)當(dāng)前損失的利益大小判斷是否接受網(wǎng)絡(luò)提供的激勵(lì)值,進(jìn)而決定是否從忙碌狀態(tài)轉(zhuǎn)換到空閑狀態(tài),若當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)滿(mǎn)足式(11),則節(jié)點(diǎn)接受當(dāng)前的激勵(lì)值,允許進(jìn)行內(nèi)容部署:

上式中節(jié)點(diǎn)vi和節(jié)點(diǎn)vj分別表示用戶(hù)節(jié)點(diǎn)和服務(wù)節(jié)點(diǎn),作為節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)位,用于該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)獲取次數(shù)的記錄,p是概率值.通過(guò)式(11)計(jì)算時(shí)間內(nèi)該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)獲取次數(shù)與網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)獲取次數(shù)的關(guān)系,判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)獲取情況,節(jié)點(diǎn)依據(jù)數(shù)據(jù)獲取情況決定是否接受網(wǎng)絡(luò)提供的激勵(lì)值,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)參數(shù)p進(jìn)行調(diào)整.

2.2 算法描述

本節(jié)根據(jù)內(nèi)容部署模型及分析,給出算法描述.

(1)激勵(lì)算法

算法1.Incentive()if iter%Δt==0 then for i=1:SizeSize do if節(jié)點(diǎn)i滿(mǎn)足部署條件then節(jié)點(diǎn)i從忙碌狀態(tài)切換到空閑狀態(tài),由式(5)計(jì)算給予節(jié)點(diǎn)i虛擬積分值end if end for end if return節(jié)點(diǎn)得到的虛擬積分值

(2)服務(wù)節(jié)點(diǎn)確定算法

在服務(wù)節(jié)點(diǎn)確定過(guò)程中,所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在網(wǎng)絡(luò)中,本文先隨機(jī)選取k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為初始服務(wù)器節(jié)點(diǎn),再用k-median算法確定該k個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的位置.在確定服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的位置過(guò)程中,用弗洛伊德算法找到節(jié)點(diǎn)vi到服務(wù)器節(jié)點(diǎn)vj的最短路徑dij,用于計(jì)算進(jìn)行內(nèi)容部署的成本,選取成本較低的節(jié)點(diǎn)作為服務(wù)器節(jié)點(diǎn).

SiteInfo表示所有節(jié)點(diǎn)信息;ServerInfo表示所有服務(wù)節(jié)點(diǎn)信息;ServerSize表示服務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量;SiteSize表示節(jié)點(diǎn)數(shù)量;iterMax表示k-median算法的最大迭代次數(shù);t表示時(shí)間間隔.根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的環(huán)境信息用弗洛伊德算法計(jì)算距離矩陣和路徑,并確定服務(wù)節(jié)點(diǎn)的位置,算法如算法2.

算法2.Choose_Serve()if iter%t= =0 then for i=1:SiteSize do for j=1:ServerSize do計(jì)算第j個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)到第i個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離end for選擇距離第i個(gè)節(jié)點(diǎn)最近的服務(wù)節(jié)點(diǎn)作為該節(jié)點(diǎn)的獲取數(shù)據(jù)的服務(wù)節(jié)點(diǎn)end for for i=1:SiteSize do依據(jù)節(jié)點(diǎn)i的自身信息更新其服務(wù)需求end for for iter=1:iterMax do for j=1:ServerSize do for i=1:SiteSize do if 節(jié)點(diǎn)i到服務(wù)節(jié)點(diǎn)j之間存在且服務(wù)節(jié)點(diǎn)j不是節(jié)點(diǎn)i獲取數(shù)據(jù)的服務(wù)節(jié)點(diǎn)then把服務(wù)節(jié)點(diǎn)j設(shè)置為節(jié)點(diǎn)i的服務(wù)節(jié)點(diǎn),更新SiteInfo和ServerInfo else節(jié)點(diǎn)i的計(jì)數(shù)器加1 end if end for Incentive();end for end for if 問(wèn)題為UKM Then式(1)計(jì)算部署成本else if 問(wèn)題為UFL式(2)計(jì)算部署成本end if end if return部署成本和虛擬積分值

(3)服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)確定算法

在UFL情形下,不僅可以確定服務(wù)節(jié)點(diǎn)的位置,同時(shí)也可以確定服務(wù)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù).在部署服務(wù)內(nèi)容過(guò)程中,由于考慮了服務(wù)成本,過(guò)少的部署內(nèi)容會(huì)達(dá)不到增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能和提高服務(wù)效率的作用;過(guò)多的部署內(nèi)容就會(huì)造成部署成本的浪費(fèi),增大了服務(wù)部署開(kāi)銷(xiāo).確定合適的服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的性能、提高服務(wù)效率、降低部署成本都產(chǎn)生了很大的影響.在部署內(nèi)容初期,部署內(nèi)容的成本隨著服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加而減少,但是到達(dá)一個(gè)值時(shí),部署成本就會(huì)隨著服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加而增加.

ServerSize表示服務(wù)節(jié)點(diǎn)最大數(shù)量;iterMax表示最大迭代次數(shù);radius表示r跳值,b[n]存儲(chǔ)服務(wù)節(jié)點(diǎn),本文取r=1,表示距離節(jié)點(diǎn)1-跳的用戶(hù)節(jié)點(diǎn).算法如算法3.

算法3.Confirm_NumOfServe()Require:ServerSize;iterMax;radius;b[ServerSize]解決UFL問(wèn)題后獲得的最優(yōu)成本C=Inf,最優(yōu)成本Cmin=Inf,最佳服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)BestNumOfServer=-1;for i=1:ServerSize do for j=1:iterMax do遍歷當(dāng)前所有服務(wù)節(jié)點(diǎn)radius鄰域內(nèi)節(jié)點(diǎn),選擇符合條件的節(jié)點(diǎn)與服務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交換,計(jì)算最小代價(jià)C(j)if C＞C(j)then C=C(j)保留服務(wù)節(jié)點(diǎn)信息end if end for if Cmin＞C then Cmin=C,BestNumOfServer=i;將服務(wù)節(jié)點(diǎn)序號(hào)存入b[i];end if end for Choose_Serve();return最低成本Cmin,最佳服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)BestNumOfServer和數(shù)組b

3 實(shí)驗(yàn)仿真分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

為了驗(yàn)證添加本文的激勵(lì)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的有效影響,本文分別對(duì)節(jié)點(diǎn)是無(wú)私的、節(jié)點(diǎn)是自私的以及加入激勵(lì)方法的情形做了對(duì)比實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows 7操作系統(tǒng),使用matlab 2010b編寫(xiě)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).

本文的方法在E-R(Erd?s-Rényi)隨機(jī)圖中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,E-R隨機(jī)圖中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在一條邊的概率p=0.5[19].節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)的速度大小為1 m/s、方向隨機(jī).節(jié)點(diǎn)規(guī)模分別為100、200、300和400,最大迭代次數(shù)為200代.UKM中的服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為5個(gè),UFL中的服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)根據(jù)迭代優(yōu)化最終確定.

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在E-R圖中,本文分別就UFL和UKM情形下對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù),,服務(wù)站點(diǎn)數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,圖1 為UFL情形下對(duì)激勵(lì)方法的影響,圖2為UFL情形下節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)激勵(lì)方法的影響,圖3為服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)激勵(lì)方法影響,圖4為UKM情形下對(duì)激勵(lì)機(jī)制的影響,圖5為UKM情形下節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)激勵(lì)機(jī)制的影響,圖6和圖7為本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與Georgios實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比.

圖1 UFL情形下對(duì)激勵(lì)方法的影響(節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)n=200)

圖2 UFL情形下節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)激勵(lì)方法的影響(=10)

如圖2,在UFL的情形下,通過(guò)上述不同節(jié)點(diǎn)數(shù)之間的實(shí)驗(yàn)對(duì)比我們可以發(fā)現(xiàn),無(wú)論節(jié)點(diǎn)規(guī)模是100,200,300或400,它對(duì)于本文提出的激勵(lì)方法是沒(méi)有影響的,本文提出的方法依舊能有效地減少網(wǎng)絡(luò)成本.

如圖3,在UFL情形下,節(jié)點(diǎn)規(guī)模為300.通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,部署內(nèi)容所需成本隨著服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)增加而減少,但是,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)所需成本減少到一定程度時(shí),就會(huì)隨著服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)增加而增加.

圖3 服務(wù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)激勵(lì)方法影響

圖4 UKM情形下對(duì)激勵(lì)機(jī)制的影響(節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)n=200)

如圖5,在UKM的情形下,通過(guò)上述不同節(jié)點(diǎn)數(shù)之間的實(shí)驗(yàn)對(duì)比我們可以發(fā)現(xiàn),無(wú)論節(jié)點(diǎn)規(guī)模是100,200,300或400,它對(duì)于本文提出的激勵(lì)機(jī)制方法是沒(méi)有影響的,本文提出的方法依舊能有效地減少網(wǎng)絡(luò)成本.

圖5 UKM情形下節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)激勵(lì)機(jī)制的影響(=10)

如圖6,本文實(shí)驗(yàn)中UFL情形下部署成本與文獻(xiàn)[9]中結(jié)果對(duì)比,通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)對(duì)比我們可以發(fā)現(xiàn),本文的激勵(lì)機(jī)制方法在減少網(wǎng)絡(luò)成本方面具有一定效果.

圖6 與Georgios實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

如圖7,在UKM情形下,本文的部署成本與集中式的UKM成本比率與文獻(xiàn)[9]中的結(jié)果對(duì)比,我們可以發(fā)現(xiàn),在UKM情形下,本文的激勵(lì)機(jī)制方法能有效地減少網(wǎng)絡(luò)成本.

圖7 與Georgios實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

本文描述了一種激勵(lì)方法,并將其應(yīng)用于移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的內(nèi)容部署問(wèn)題中.文中分別就節(jié)點(diǎn)是無(wú)私的,自私的以及帶有激勵(lì)方法的情形下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,有效地驗(yàn)證了加入激勵(lì)方法后對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能有了明顯的提高.本文存在的不足之處:雖然本文驗(yàn)證了基于虛擬積分的激勵(lì)方法在E-R隨機(jī)圖中的有效性,但不確定對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)模型是否有效;在考慮節(jié)點(diǎn)自私的情形時(shí),沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)能耗等問(wèn)題.針對(duì)這些問(wèn)題,還需要對(duì)基于激勵(lì)方法的內(nèi)容部署進(jìn)行更加深入的研究.

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