13、分层多播内容交付的防策略机制

分层多播内容交付的防策略机制

1. 引言

如今,媒体流、文件下载和视频会议等数据传播应用在互联网流量中所占的比例越来越大。多播作为一种自然的一对多内容交付协议,能减少冗余传输并有效利用网络带宽。然而,互联网是一个异构的“网络之网络”,用户的下载能力各不相同,单速率多播缺乏同时满足所有用户需求的灵活性。

分层多播通过将媒体内容编码成不同大小的层来提供了一个有吸引力的解决方案:基础层提供基本的播放质量,用户可以通过接收更多的增强层来提高播放质量。但互联网中存在受自私和商业利益驱动的私人实体,内容提供商在计算合适的多播方案时需要考虑社会和经济因素。

用户对分层多播服务的估值不同,且可能会为了经济利益而战略性地误报其价值。内容提供商的目标可能是最大化社会福利(即所有用户接收层的估值总和)或自身收入。挑战在于确定一个层分配、路由和定价方案,以接近目标,同时确保用户没有动机误报其估值。

2. 相关研究
  • 多播路由方案 :传统上,计算最优多播路由方案被建模为最优斯坦纳树打包问题,这是一个著名的NP难题。而网络编码的出现改变了多播算法设计的格局,它利用信息可以复制和编码的特点,为最优多播路由提供了高效的多项式时间算法。
  • 机制设计 :机制设计源于经济理论,目标是在存在战略行为的代理的情况下实现所需的社会选择。Vickrey - Clarke - Groves(VCG)机制是最大化社会福利的著名防策略方法,但当社会福利最大化问题是NP难题且使用近似解决方案时,它通常无法保证真实性。
  • 收入最大化机制
基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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