30、多 ISP 域中 QoS 供应的定价策略

多 ISP 域中 QoS 供应的定价策略

1. 模型描述

在这个模型中,涉及三种类型的参与者:客户(C)、第三方(TP)以及由 TP 选择的一组互联网服务提供商(ISPs)。
- 客户(C) :是一个终端用户,定期有大量流量需要从给定的目的地 A 发送到目的地 B。C 会与 TP 联系,并为传输的数据包指定一个最大可容忍的端到端延迟(Tmax),愿意为满足该延迟要求的数据包支付每单位的额外费用。例如 VoIP 流量就符合这种情况,因为在 VoIP 中可以承受偶尔因组织方案导致的高丢包率,而且 VoIP 领域已经存在市场监管机构,可作为模型中的潜在 TP。
- 第三方(TP) :负责与 ISPs 进行所有谈判,其单位时间收入是客户总单位时间支付的固定比例。TP 与 C 商定一个提供的流量与单位流量价格的曲线,随着带宽单位价格下降,提供的流量水平增加。TP 会选择沿途愿意为 C 提供服务的 ISPs,并收集这些候选 ISPs 的参数,这些参数决定了它们参与游戏的规则和收入分配。
- 互联网服务提供商(ISPs) :每个网络都有一定的带宽 μi 可供 C 的流量使用,并且可以选择以每单位 ci 的成本增加分配给 C 流量的带宽(Δμi)。对于每个潜在的流量率 λ,不被 TP 拿走的利润部分将全部分配给参与的 ISPs。

在实际应用中,假设可以监测数据包的端到端延迟和 ISP 域内的延迟以验证性能。这里采用简单的 M/M/1 排队模型,假设数据包长度恒定为 1,满足延迟要求的概率可以表示为 (P(t \leq T_i) = 1 - e^{(\lambda - \mu

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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