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Enregistrement W2048113218 · doi:10.1109/wimob.2011.6085400

A cooperative game-theory model for bandwidth allocation in multi-hop wireless networks

2011· article· en· W2048113218 sur OpenAlexaff
Miao Jiang, Paul A. S. Ward

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGame theoryComputer networkWireless networkStochastic gameWirelessBandwidth (computing)Denial-of-service attackCooperative game theoryBandwidth allocationDistributed computingMathematical optimizationMathematical economicsTelecommunicationsThe InternetMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of multi-hop wireless networks is extensive and growing. Such networks often have no single administrative authority. As such, they are best modeled by game theory. Existing approaches to this problem have focused on competitive game-theory analysis. In this paper we study the problem from the perspective of cooperative game theory. We assume that nodes wish to maximize their individual utility and cooperate solely for the purpose of increasing that utility. By assuming that the utility of a node is equal to its bandwidth, and by adopting the KS-Raiffa solution to cooperation, we are able to compute the fair bandwidth allocation in two-hop wireless networks. We then generalize these results to arbitrary multi-hop wireless networks. By assuming that any node can perform denial-of-service attack on the network, we are able to prove that Raiffa cooperation will result in temporal fairness in the network. Our results suggest that the ideal MAC for a wireless network will be one based on KS-Raiffa solution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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