[发明专利]双重信息非对称环境下基于信息监督的协作通信激励方法有效
申请号: | 201710263829.4 | 申请日: | 2017-04-21 |
公开(公告)号: | CN107231652B | 公开(公告)日: | 2020-05-19 |
发明(设计)人: | 赵楠;陈洋;刘睿;武明虎;熊炜;刘聪;蒋云昊;曾春艳;朱莉 | 申请(专利权)人: | 湖北工业大学 |
主分类号: | H04W24/06 | 分类号: | H04W24/06;H04B7/026;H04L12/24 |
代理公司: | 武汉帅丞知识产权代理有限公司 42220 | 代理人: | 朱必武 |
地址: | 430068 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 双重 信息 对称 环境 基于 监督 协作 通信 激励 方法 | ||
1.双重信息非对称环境下基于信息监督的协作通信激励方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
步骤1,通过将协作通信网络映射成劳动力市场,通过引入监督节点,建立中继节点、监督节点和源节点模型;
其中,建立中继节点模型实现过程包括:
由于第i个中继节点协作中继努力ei,源节点所获得的可用收益为πi=θiei+δ,其中θi为中继节点的私有信息,即每单位中继努力所产生的收益,δ是服从正态分布的随机变量δ~N(0,σ2);
采用线性共享策略,第i个中继节点所获得的报酬wi可表示为wi=αi+βiπi,其中,αi为其固定报酬,βi∈[0,1]是该节点的提成比例;
由于中继节点付出的努力越大,他所付出的中继成本Ci(ei)也越大,并且,中继成本会随着付出努力的增大而增大,于是,Ci′(ei)0 and Ci″(ei)0,中继成本Ci(ei)可简单表示为其中,ci为第i个中继节点的中继系数以描述中继传输信息,包括中继信道状态或电池性能;
于是,第i个中继节点的收益可定义为其数学期望和方差分别为和
假设每个中继节点具有绝对的风险厌恶偏好,那么,其负指数效益函数可定义为其中,ρ表示中继节点的Arrow-Pratt绝对风险厌恶程度,ρ越大,中继节点越害怕风险,0≤ρ≤1,于是,基于上述假设,第i个中继节点的期望效益为
建立监督节点模型实现过程包括:
假设源节点雇佣监督节点监测中继节点的协作行为,采用线性支付策略(u,v),则监督节点的效用可定义为:
其中,u为监督节点的基本工资,v∈[0,1]为该节点的提成比例;
建立源节点模型实现过程包括:
考虑到监督节点的监测行为和中继节点的协作行为,源节点的效用可表示为:
其中,u0为源节点直接通信所获得的效用;
步骤2,在此基础上,考虑到源节点雇佣监督节点监测中继节点的协作信息,只需设计合适的契约以解决道德风险问题,建立基于契约理论的三阶段Stackelberg博弈模型:在第一阶段,源节点向监督节点提供契约条款,以获得自身效用最大化,在第二阶段,监督节点向中继节点提供契约条款以获得自身效用最大化,在第三阶段,中继节点选择合适的中继努力以获得自身效用最大化;通过设置契约条款,在满足源节点和监督节点的效用最大化的情况下,所选择的中继节点,就是最优的中继节点,从而有效地规避契约签订后中继节点私有行为引起的道德风险问题,保证协作通信的实现;
其中,所述中继节点私有行为,所采取的实现过程包括:
假设中继节点的私有信息θi在Θ∈[θL,θH]范围内随机分布,其概率密度函数为fi(θi),分布函数为Fi(θi),其中θLθH,fi(θi)0,为了方便后续计算,令
协作通信激励第三阶段契约设计实现过程包括:
由于监督节点知道中继节点的中继信息,监督节点提供给第i个中继节点的契约条款为(αi,βi),于是,第i个中继节点在付出中继努力ei后获得的效用为
为了确保中继节点接收契约以获得自身效用最大,契约条款需满足以下激励相容IC约束条件:
由上述IC条件,可得到最优的协作中继努力于是,第i个中继节点的效用可简化为
协作通信激励第二阶段契约设计实现过程包括:
在第二阶段,在给定源节点报酬(u,v)和中继节点协作努力的前提下,监督节点的效用可简化为:
监督节点需提供给中继节点的契约(αi,βi)产生的回报要高于其保留效用即设计的契约要满足下面的个人理性IR条件:
于是,第二阶段契约设计优化问题为:在满足中继节点IC和IR约束条件下,监督节点效用的最大化:
由于监督节点的效用是αi的减函数,中继节点的效用是αi的增函数,因此,降低αi可提高监督节点的效用,得知最优的固定报酬
于是,监督节点的效用最大化问题可简化为
由于和因此,监督节点提供给中继节点最优的契约条款为
于是,在中继节点最优协作努力时,中继节点的优化效用为监督节点的最优效用为
协作通信激励第一阶段契约设计实现过程包括:
在上述两个阶段基础上,源节点效用可简化为:
源节点需提供给监督节点的契约(u,v)产生的回报要高于其保留效用即设计的契约要满足下面的IR条件:
于是,源节点的效用最大化问题为:在满足监督节点IR约束条件下,源节点效用的最大化:
由于是u的增函数而US是u的减函数,因此,要获得最大的源节点效用,必须减少u,但至少要使得监督节点获得保留效用于是,最优的固定报酬
于是,第一阶段的契约设计问题可简化为
由于和可得到最优的契约条款:
所述基于契约理论的三阶段Stackelberg博弈模型的最优契约设计如下:
第一阶段:v*=1,
第二阶段:
第三阶段:
中继节点最优效用:
监督节点最优的期望效用:
源节点最优的期望效用:
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