Incentive Mechanism Design for Trust-Driven Resources Trading in Computing Force Networks: Contract Theory Approach
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Computing Force Networks (CFNs) have emerged to deeply integrate and flexibly schedule multi-layer, multi-domain, distributed, and heterogeneous computing force resources. CFNs build a resources trading platform between consumers and providers, facilitating efficient resource sharing. Therefore, resources trading is an important issue but it faces some challenges. Firstly, because all kinds of large-scale and small-scale resource providers are distributed in a wide area and the number of consumers is larger compared with edge/cloud computing scenarios, the credibility of consumers and providers is hard to guarantee. Secondly, due to market monopolies by large resource providers, fixed pricing strategies, and information asymmetry, both consumers and providers exhibit a low willingness to engage in resources trading. To solve these challenges, the paper proposes an incentive mechanism for trust-driven resources trading to guarantee trusted and efficient resources trading. We first design a trust guarantee scheme based on reputation evaluation, blockchain, and trust threshold setting. Then, the proposed incentive scheme can dynamically adjust prices and enable the platform to provide appropriate rewards based on providers’ classified types and contributions. We formulate an optimization problem aiming at maximizing the trading platform’s utility and obtaining an optimal contract based on individual rationality and incentive compatible constraints. Simulation results verify the feasibility and effectiveness of our scheme, highlighting its potential to reshape the future of computing resource management, increase overall economic efficiency, and foster innovation and competitiveness in the digital economy.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».