31、自私用户下互联网交换的博弈论分析

自私用户下互联网交换的博弈论分析

在当今的互联网环境中,随着用户数量的快速增长,用户的行为变得越来越“自私”,每个用户都试图在不考虑系统整体目标的情况下最大化自己的效用。这种自私行为对网络性能产生了重要影响,因此理解其导致的拥塞本质至关重要,而博弈论为分析此类问题提供了一个自然的框架。

1. 问题背景与模型设定

在互联网交换问题中,我们考虑多个自私用户共享一个瓶颈先入先出(FIFO)缓冲区的情况。用户的目标是最大化自己的吞吐量,但同时也会受到所造成的拥塞的影响。

  • 基本假设

    • 有 (n) 个用户,缓冲区容量为 (B),且 (B \gg n)。
    • 所有数据包大小恒定,时间被划分为时隙。
    • 每个时间步,每个用户可以选择向缓冲区发送一个数据包或不发送。
    • 用户是贪婪的,即他们总是有数据要发送,并且队列永远不会为空。
    • 采用尾丢弃(drop - tail)策略,当缓冲区未满时接收所有传入数据包,否则丢弃。
  • 相关参数定义

    • (w_t^i):时间步 (t) 开始时用户 (i) 在缓冲区中的数据包数量,即用户 (i) 的缓冲区使用量。
    • (W_t = \sum_{i} w_t^i):时间 (t) 时的队列长度。
    • (W_t^{-i} = W_t - w_t^i):除用户 (i) 之外所有用户的缓冲区使
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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