Abstract-In kognitiva nätverk, eftersom noder i allmänhet tillhör olika myndigheter och strävar efter olika mål, de kommer inte att samarbeta med andra om inte samarbete kan förbättra sin egen prestanda. Det är därför mycket viktigt att stimulera samarbete mellan noder i kognitiva nätverk. De flesta av de befintliga spelteoretiska samarbetsstimulanserna bygger dock på antagandet att samspelet mellan ett par spelare är långvarigt. När detta antagande inte är sant, enligt den välkända fångens Dilemma och den bakåtgående induktionsprincipen, är den unika Nash-jämvikten (NE) att alltid spela icke-kooperativt. I detta dokument föreslår vi ett samarbetsincitament för scenariot där antalet interaktioner mellan ett par spelare är begränsat. Den föreslagna algoritmen är baserad på indirekt ömsesidighet spelmodellering där nyckelbegreppet är "Jag hjälper dig inte för att du har hjälpt mig utan för att du har hjälpt andra". Vi formulerar problemet med att hitta den optimala åtgärdsregeln som en Markov beslutsprocess (MDP) och föreslår en modifierad värde iteration algoritm för att hitta den optimala åtgärdsregeln. Med hjälp av paketet spedition spel som exempel, visar vi att med en lämplig kostnads-till-vinst-förhållande, strategin att vidarebefordra antalet paket som är lika med ryktesnivån hos mottagaren är en evolutionärt stabil strategi (ESS). Slutligen visas simuleringar för att verifiera den föreslagna algoritmens effektivitet och ändamålsenlighet.
I REF föreslås ett samarbetsstimuleringsprogram baserat på indirekt ömsesidighet för det scenario där antalet interaktioner mellan ett par spelare är begränsat.
Indirect Reciprocity Game Modelling for Cooperation Stimulation in Cognitive Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}