Un algoritmo de fijación dinámica de precios basado en recursos y de incentivo para reenvío forzado en redes socialmente conscientes
Autores: Zhang, Xuemin; Li, Yuan; Xiong, Zenggang; Liu, Yanchao; Wang, Shihui; Hou, Delin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo de fijación dinámica de precios basado en recursos y de incentivo para reenvío forzado en redes socialmente conscientes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes socialmente conscientes
Nodos egoístas
Precios dinámicos
Reenvío forzado
Algoritmo basado en recursos
Tecnología de blockchain
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 54
Citaciones: Sin citaciones
En la red de conciencia social, los nodos suelen comportarse de forma egoísta debido a limitaciones de recursos y correlaciones sociales, lo que resulta en un bajo rendimiento de la red. Para incentivar a los nodos egoístas a participar activamente en el reenvío de mensajes, este documento propone un algoritmo de incentivos dinámicos y forzados basado en recursos (DFIA). En primer lugar, el algoritmo introduce una moneda virtual como medio de transacción y luego diseña una función de precios basada en factores como el estado de recursos del nodo, la contribución a la participación, la relevancia de la ubicación y la conectividad social. Se asegura de que el servicio de reenvío se realice a un precio razonable a través de reglas de negociación. En segundo lugar, se implementa una estrategia de reenvío forzado para obligar a los nodos egoístas, que no desean participar en el reenvío de mensajes de otros nodos, a reenviar un cierto número de mensajes no locales. Mientras tanto, para evitar que los nodos descarten mensajes y garantizar un reenvío exitoso al destino, se utilizan reglas específicas para asignar valores de contribución a los nodos que participan correctamente en el reenvío de mensajes. Por último, para evitar comportamientos de cotización falsos, se emplea la tecnología blockchain. La información de transacción se empaqueta en bloques y se agrega a la cadena de bloques después de la validación de consenso por otros nodos en la red, garantizando la transparencia e inmutabilidad de los datos de transacción. Los resultados de la simulación indican que, en comparación con los algoritmos de incentivos existentes, este algoritmo no solo mejora la probabilidad de entrega de mensajes, sino que también reduce efectivamente la latencia promedio.
Descripción
En la red de conciencia social, los nodos suelen comportarse de forma egoísta debido a limitaciones de recursos y correlaciones sociales, lo que resulta en un bajo rendimiento de la red. Para incentivar a los nodos egoístas a participar activamente en el reenvío de mensajes, este documento propone un algoritmo de incentivos dinámicos y forzados basado en recursos (DFIA). En primer lugar, el algoritmo introduce una moneda virtual como medio de transacción y luego diseña una función de precios basada en factores como el estado de recursos del nodo, la contribución a la participación, la relevancia de la ubicación y la conectividad social. Se asegura de que el servicio de reenvío se realice a un precio razonable a través de reglas de negociación. En segundo lugar, se implementa una estrategia de reenvío forzado para obligar a los nodos egoístas, que no desean participar en el reenvío de mensajes de otros nodos, a reenviar un cierto número de mensajes no locales. Mientras tanto, para evitar que los nodos descarten mensajes y garantizar un reenvío exitoso al destino, se utilizan reglas específicas para asignar valores de contribución a los nodos que participan correctamente en el reenvío de mensajes. Por último, para evitar comportamientos de cotización falsos, se emplea la tecnología blockchain. La información de transacción se empaqueta en bloques y se agrega a la cadena de bloques después de la validación de consenso por otros nodos en la red, garantizando la transparencia e inmutabilidad de los datos de transacción. Los resultados de la simulación indican que, en comparación con los algoritmos de incentivos existentes, este algoritmo no solo mejora la probabilidad de entrega de mensajes, sino que también reduce efectivamente la latencia promedio.