[发明专利]基于拉格朗日对偶分解和纳什议价博弈的域间合作缓存方法

说明书

本发明公开了一种基于拉格朗日对偶分解和纳什议价博弈的互联网自治系统间合作缓存方法，在SINET架构中每个接入网自治系统中设立一个协商代理服务器，协商代理服务器之间交互服务缓存的“影子价格”，采用经济学模型构建自治系统缓存收益最大化的优化函数，通过纳什议价博弈模型构建合作缓存问题，通过拉格朗日对偶分解技术将原问题分解为若干个子优化问题，每个接入网的协商代理服务器分布式地求解子优化问题，经过多轮次协商和计算，求出满足公平性和帕累托最优的服务缓存方案。

技术领域

本发明涉及SINET架构中自治域间的缓存方法，更特别地说，是指一种基于拉格朗日对偶分解和纳什议价博弈的域间合作缓存方法。

背景技术

随着信息中心网络(Information-Centric Network)概念的提出，越来越多的未来网络架构都将“网络内部缓存”纳入了网络基本能力中。在智慧协同标识网络体系架构(Smart Identifier Network，SINET)中的“网络内部缓存”可以帮助自治系统(AutonomousSystem，AS，或称自治域)降低服务数据的冗余传输，降低域间流量。然而，现有大部分技术集中于设计单个自治系统内部的缓存决策算法，每个自治系统依据本地的缓存容量、服务流行度、服务大小等信息自私地决定本地缓存的服务(service)，从而导致信息中心网络整体缓存空间利用率较低，服务缓存的冗余度较高，无法最大化地利用缓存技术降低域间流量。因此，为了解决上述问题，需要设计支持自治域间合作缓存的系统和方法。关于自治系统的组成参考2012年11月第1版，《交换与路由技术教程》，主编，尹淑玲，第144－145页。

纳什议价博弈模型是一种解决资源定价、利益分配的合作博弈理论，已广泛应用于通信、金融等多个行业的研究工作中。纳什议价博弈通过建立博弈双方受益的效用函数，并构建解决博弈双方利益冲突的联合优化问题，可求解出满足公平性、帕累托最优、仿射变换独立性、无关选项独立性的博弈最优解。

拉格朗日对偶分解技术常用于求解约束优化问题，通过将原始问题的复杂约束条件利用对偶松弛技术添加到优化目标中，构造原问题的对偶问题，并进一步将对偶问题分解为若干个可以并行求解的子问题，达到快速求解原优化问题可行解的目的。

目前，在类似于信息中心网络的SINET架构场景中，各个自治域独立决定所要缓存的服务(service)，缺少一种自治域间合作决定缓存服务的方法。

发明内容

为了解决现有SINET架构中自治系统间自私决定缓存服务而带来的缓存效率低、冗余度高等问题，本发明提出了一种基于拉格朗日对偶分解和纳什议价博弈的互联网自治系统间合作缓存方法。本发明方法将纳什议价博弈模型应用到了SINET架构自治系统间合作缓存的场景中，采用经济学模型构建自治系统缓存收益最大化的优化函数，利用纳什议价博弈模型和各个自治系统的缓存优化函数构造合作博弈的联合优化问题，利用拉格朗日对偶分解技术将联合优化问题分解为若干个可以并行计算的子问题求解，从而获得可以保证各自治系统收益的公平性、帕累托最优的服务缓存方案。

本发明方法是解决互联网自治系统之间自私决定缓存服务带来的缓存冗余、缓存效率低下的问题。此专利可以帮助自治系统之间合作地决定缓存的服务，降低自治系统的缓存冗余度，提高缓存效率。

本发明的一种基于拉格朗日对偶分解和纳什议价博弈的域间合作缓存方法，其特征在于包括人下列步骤：

步骤一，为接入网自治系统配置协商代理服务器、以及设置决策信息；

步骤101，设置接入网自治系统的数量、以及匹配的协商代理服务器；

在SINET架构中设置了接入的接入网自治系统集合ANAS＝{AN₁,AN₂,…,AN_j,…,AN_V}；

AN₁表示第一个接入网自治系统；