Klassiska nätverk verktyg maximering problem brukar lösas förutsatt att all information är tillgänglig, vilket innebär att information som inte är lokalt tillgänglig alltid sanningsenligt rapporteras. Detta kanske inte är praktiskt i alla scenarier, särskilt i distribuerade/semidistribuerade nät. I denna uppsats studeras incitament för sanningsenlig rapportering i nätverksoptimeringar med lokal information. En ny allmän modell för att utöka problemen med nätverktygsmaximering (NUM) för att införliva lokal information föreslås, vilket gör det möjligt för varje användare att välja sitt eget mål lokalt och/eller privat. Två specifika problem, det vill säga ett användarfokuserat problem (UCP) och ett nätverksfokuserat problem (NCP), studeras. I UCP, ett nätverk center syftar till att maximera den kollektiva nyttan av alla användare, och sanningsenlig rapportering från användarna om deras lokala information är nödvändig för att hitta lösningen. Vi visar att den allmänt antagna dubbla prissättningen inte kan garantera sanningsenlig information från en användare om inte resursen är överutnyttjad eller priset är för högt för att användaren ska ha råd. I NCP, nätverkscentret har sin egen mål och föredragna lösning, och incitament måste tillhandahållas för användarna att anta den lösning som de föredrar. Sann rapportering från användare är nödvändig för centrum för att bestämma incitament och uppnå sin lösning. För två-användare och fleranvändare fall, föreslår vi två mekanismer för att motivera sanningsenlig rapportering från användare samtidigt garantera icke-negativa nyttovinster för både användare och centrum. En fallstudie om underliggande D2D-kommunikation illustrerar tillämpningen av UCP och NCP. Simuleringar görs för D2D-applikationen för att validera analysresultaten och visa de föreslagna mekanismerna.
En auktionsmekanism för att framkalla sanningsenlig rapportering av privat lokal information i ett D2D-nätscenario föreslås i REF.
Network Utility Maximization based on Incentive Mechanism for Truthful Reporting of Local Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology, Volume: 67, Issue: 8, Aug. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}