一种物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法与流程

本发明涉及网络通信技术领域，尤其涉及物联网数据卸载领域，具体涉及一种物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法。

背景技术：

物联网中移动数据卸载技术的主要作用是通过将数据负载从现有网络转移到其他网络来解决移动数据的巨大负载问题。激励机制能促进网络负载卸载过程,以最小化传输延迟。在物联网中存在个别设备数据或流量负载过大的情况，而让其他接入点设备参与数据卸载提供wi-fi或蜂窝数据网络为设备分流，能有效改善这种情况。从而提高数据的传输速率，为用户提供良好的网络环境。

由于接入点设备参与数据卸载会造成设备的电量，流量等资源的消耗，因此大多数接入点设备不会主动参与数据卸载分担数据流量。因此，需要采取适当的激励机制。

现阶段已有大量的文献研究如何使用激励机制促进接入点设备参与数据卸载。例如，使用网络的用户感知成本，结合用户的偏好和自私等针对网络用户的激励机制；还有一些是针对接入点设备的激励机制，主要通过stackelberg博弈或者基于拍卖的货币激励机制。

然而，这些机制一方面主要基于传统经济学的货币激励机制，接入点设备可获得的预期报酬是固定不变的。另一方面，这些激励机制只考虑了接入点设备参与数据卸载的时间，没有考虑激励机制本身的时间限制。已有研究表明，一方面，初始值的设定与参考系有关，选取参考系的不同，会导致初始值的不同，因而接入点设备预计获得的报酬也不同。另一方面，激励机制的时间限制会对接入点设备的判定起到约束作用。

因此需要一种综合考虑激励机制的预期报酬、激励机制时限、数卸载数据卸载需求者效用的方法来更有效地激励接入点设备参与数据卸载，更大限度地提高接入点设备和数卸载数据卸载需求者的效用。

技术实现要素：

本发明目的在于提供一种物联网中能有效的激励接入点设备参与数据卸载，并提高接入点设备和数据卸载需求者的效用的方法，具体技术方案如下：

所述物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法，包括如下步骤：

步骤1：数据卸载需求者确定接入点设备的时间压和后悔值，并计算接入点设备的后悔效用，所述后悔效用表示接入点设备不参与数据卸载的后悔量，用于激励接入点设备参与数据卸载；

步骤2：接入点设备根据个人对数据卸载需求者的偏好和数据卸载需求者可支付的报酬选择参与的数据卸载以及选择顺序；

步骤3：接入点设备根据总体数据卸载需求者的数量和数据卸载需求者可提供的报酬，确定数据卸载的参照因子；并根据数据卸载的参照因子，确定接入点设备所需参与的数据卸载量,以达到获得额外报酬的标准；

步骤4：数据卸载需求者根据参照因子，并通过计算接入点设备的边际效用和边际成本，最大化接入点设备的卸载剩余，并确定满减因子的取值范围。

可选地，在步骤1中，接入点设备的时间压确定为：

后悔值确定为：

后悔效用r设定为：

其中，tl为激励机制本身的时间限制，即接入点设备必须在规定时间内参与数据卸载，且达到要求才能获得额外报酬；表示第η个数据卸载需求者的卸载需求量对应的可支付报酬；y表示满减标准的参照因子；φ表示接入点设备可获得的额外报酬比例，即满减因子；表示接入点设备参与第η个数据卸载需求者的数据卸载实际获得的报酬；np为接入点设备的参与量。

可选地，在步骤2中，所述接入点设备根据如下公式：的计算结果确定选择参与的数据卸载的选择顺序；其中，η表示第η个数据卸载需求者，τη表示接入点设备对第η个数据卸载需求者的偏好，表示第η个数据卸载需求者的卸载需求量对应的可支付报酬；y表示满减标准的参照因子y；λ，β分别表示在评价值的计算中τη和所占的比重，可设定：λ+β＝1。

可选地，在步骤3中，参照因子y的取值范围为：其中，表示所有数据卸载需求者nη中，实际可支付报酬最高的报酬值；其中，表示所有数据卸载需求者nη中，实际可支付报酬最低的报酬值；其中表示所有数据卸载需求者nη可支付的报酬值之和；

根据参照因子的值，当接入点设备参与数据卸载获得的实际报酬不小于参照因子y时，接入点设备才能获得额外报酬；接入点设备需参与的最小数据卸载量nf由不等式：确定，其中，表示接入点设备参与第η个数据卸载需求者的数据卸载实际获得的报酬。

可选地，在步骤4中，满减因子φ的取值由以下公式确定：

其中，表示接入点设备参与np个数据卸载消耗的成本；该公式计算出的满减因子使接入点设备的卸载剩余最大。

可选地，所述物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法还包括步骤：

步骤5：数据卸载需求者根据参照因子，满减因子，参与量，时间压，后悔值计算出接入点设备的总体效用，并计算出接入点设备的卸载价值，参与率；并根据接入点设备的参与量和数据卸载需求者的实际卸载量，计算出数据卸载需求者的总体效用。

可选地，在步骤5中，接入点设备的总体效用由以下公式确定：

其中，表示接入点设备一共能获得的报酬，表示接入点设备参与数据卸载消耗的成本；表示接入点设备不参与数据卸载的后悔量，即后悔效用r；

接入点设备的卸载价值为：

接入点设备的参与率pr为其中，np为接入点设备的参与量；共有nη个数据卸载需求者；

数据卸载需求者的总体效用的计算公式为：

其中表示当接入点设备参与数据卸载后，数据卸载需求者可获得的收益因子；表示接入点设备在单位时间内参与第η个数据卸载需求者的实际卸载量；mdevice表示参与数据卸载的接入点设备的总量；表示接入点设备参与第η个数据卸载需求者的数据卸载实际获得的报酬；y表示满减标准的参照因子；φ表示接入点设备可获得的额外报酬比例，即满减因子。

本申请提出的物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法，该方法包括如下过程：接入点设备结合数据卸载需求者可支付的报酬和个人偏好选择参与数据卸载的顺序；其次，选取一个报酬值(参照因子)作为的参照点，给定接入点设备参与卸载总报酬的判定标准；然后，根据参照点确定满减因子的值；接着，给定接入点设备时间压，并计算出相应的后悔值和后悔效用，激励接入点设备在规定时间内参与数据卸载；本发明给定接入点设备参照因子，从而改变接入点设备对初始报酬值的判断；本发明结合满减因子以最大化接入点设备的额外收益。

进一步地，本发明结合时间压和后悔值，最大化接入点设备的后悔效用以促进接入点设备积极参与数据卸载。

进一步地，本发明在考虑接入点设备的效用基础上，考虑了数据卸载需求者的效用，并计算合适的参数值来提高数据卸载需求者的效用。

附图说明

图1是根据一示例性实施例示出的一种物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法的应用场景图。

图2是根据一示例性实施例示出的时间压对消费者的选择判断影响图。

图3是根据一示例性实施例示出的接入点设备根据个人偏好和数据卸载需求者的报价选择想参与的数据卸载的顺序。

图4-图6，图7a-图7f是根据一示例性实施例示出的物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法与现有的具有代表性的方法性能比较的曲线图。图中，aelao为本发明提供的方法的曲线。图4是接入点设备平均效用的比较曲线图，图5是参与率的比较曲线图，图6是接入点设备卸载价值的比较曲线图，图7a-图7f是数据卸载需求者效用的比较曲线图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

本申请实施例示出了一种物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法，该方法能够有效的激励接入点设备参与数据卸载，并提高接入点设备和数卸载数据卸载需求者效用。

具体地，该方法包括如下过程：接入点设备结合数据卸载需求者可支付的报酬和个人偏好选择参与数据卸载的顺序；其次，选取一个报酬值(参照因子)作为的参照点，给定接入点设备参与卸载总报酬的判定标准；然后，根据参照点确定满减因子的值；接着，给定接入点设备时间压，并计算出相应的后悔值和后悔效用，激励接入点设备在规定时间内参与数据卸载；本发明给定接入点设备参照因子，从而改变接入点设备对初始报酬值的判断；本发明结合满减因子以最大化接入点设备的额外收益。

进一步地，本发明结合时间压和后悔值，最大化接入点设备的后悔效用以促进接入点设备积极参与数据卸载。

进一步地，本发明在考虑接入点设备的效用基础上，考虑了数据卸载需求者的效用，并计算合适的参数值来提高数据卸载需求者的效用。

在本申请实施例中，该物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法将物联网数据卸载领域和行为经济学领域相结合，并基于现实生活中的满减活动设计激励机制。

下面结合附图对本申请实施例示出的一种物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法作进一步地解释说明。该物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法具体包括步骤：

步骤1：数据卸载需求者确定接入点设备的时间压和后悔值，并计算接入点设备的后悔效用，所述后悔效用表示接入点设备不参与数据卸载的后悔量，用于激励接入点设备参与数据卸载。

需要说明的是，激励接入点设备在机制时间内选择参与数据卸载。如图2所示，在限时的满减条件下，一方面消费者的决策时间变短，决策行为也不完全合理；另一方面，当消费者在没有时间压力的情况下，他们可以在比较商品c1，c2，c3......cn之后做出决定。但是，当有限的时间给消费者带来时间压力时，他们只能选择一些商品(例如物联网中的合作行为)进行随机和粗略的比较。这导致消费者冲动购物。映射到数据卸载中，接入点设备在满减激励机制下，也会导致接入点设备选择冲动参与数据卸载，促进接入点设备积极参与数据卸载。

此外，接入点设备的时间压和后悔值可根据损失厌恶确定。

假定激励机制本身有时间限制tl，即接入点设备必须在规定时间内参与数据卸载，且达到要求才能获得额外报酬，因此，设定时间压为具体地，在步骤1中，接入点设备的时间压确定为：

后悔值确定为：

后悔效用r设定为：

其中，tl为激励机制本身的时间限制，即接入点设备必须在规定时间内参与数据卸载，且达到要求才能获得额外报酬；表示第η个数据卸载需求者的卸载需求量对应的可支付报酬；y表示满减标准的参照因子；φ表示接入点设备可获得的额外报酬比例，即满减因子；表示接入点设备参与第η个数据卸载需求者的数据卸载实际获得的报酬；np为接入点设备的参与量。

步骤2：接入点设备根据个人对数据卸载需求者的偏好和数据卸载需求者可支付的报酬选择参与的数据卸载以及选择顺序。

具体地，在步骤2中，所述接入点设备根据如下公式：的计算结果确定选择参与的数据卸载的选择顺序；其中，η表示第η个数据卸载需求者，τη表示接入点设备对第η个数据卸载需求者的偏好，表示第η个数据卸载需求者的卸载需求量对应的可支付报酬；y表示满减标准的参照因子y；λ，β分别表示在评价值的计算中τη和所占的比重，可设定：λ+β＝1。

需要说明的是，表示移动数据卸载单价占标准金额的比例。λ，β分别表示在评价值的计算中τη和所占的比重，此处假定λ+β＝1。我们通过图3说明接入点设备选择参数属于卸载的过程。如图3所示，假定接入点设备对数据卸载需求者η1，η2，η3，η4，η5的偏好分别为τ1，τ2，τ3，τ4，τ5，且数据卸载需求者可支付的报酬分别为：at^q1，at^q2，at^q3，at^q4，at^q5。在图3中，共有五个相关参数表，每个参数表有3个域，左边的域表示接入点设备对数据卸载需求者的偏好，上方对应的数字表示该偏好的具体值；中间的域表示接入点设备对数据卸载需求者的评价值，右边的域表示数据卸载需求者实际可支付报酬。我们通过列举三个例子来说明接入点设备的选择顺序。例子①：当λ＝β＝0.5，y＝10时，根据相同的计算步骤，我们可以得到e2＝0.35，e3＝0.3，e4＝0.25，e5＝0.35，选择顺序为由于当时，接入点设备不继续选择，由于at^q2+at^q5+at^q3＝y，因此，这种情况下，接入点设备的选择为e2,e5,e3。例子②：当λ＝0.2，β＝0.8，y＝10时，根据例子1的计算，我们可以得到e1＝0.34e2＝0.32，e3＝0.42，e4＝0.22，e5＝0.26，选择顺序为由于当时，接入点设备不继续选择，由于at^q3+at^q1+at^q2>y，因此，这种情况下，接入点设备的选择为e1,e5,e2。例子③：当λ＝0.8，β＝0.2，y＝10时，根据例子1的计算，我们可以得到e1＝0.16e2＝0.38，e3＝0.18，e4＝0.28，e5＝0.44，选择顺序为由于当时，接入点设备不继续选择，由于at^q5+at^q2+at^q4+at^q3>y，因此，这种情况下，接入点设备的选择为e1,e2,e4,e3。

步骤3：接入点设备根据总体数据卸载需求者的数量和数据卸载需求者可提供的报酬，确定数据卸载的参照因子；并根据数据卸载的参照因子，确定接入点设备所需参与的数据卸载量,以达到获得额外报酬的标准。

在本申请实施例中，可结合锚定效应，选取一个报酬值(参照因子)作为的参照点，给定接入点设备参与卸载总报酬的判定标准。

具体地，在步骤3中，参照因子y的取值范围为：其中，表示所有数据卸载需求者nη中，实际可支付报酬最高的报酬值；其中，表示所有数据卸载需求者nη中，实际可支付报酬最低的报酬值；其中表示所有数据卸载需求者nη可支付的报酬值之和；

根据参照因子的值，当接入点设备参与数据卸载获得的实际报酬不小于参照因子y时，接入点设备才能获得额外报酬；接入点设备需参与的最小数据卸载量nf由不等式：确定，其中，表示接入点设备参与第η个数据卸载需求者的数据卸载实际获得的报酬。

需要说明的是，nf可能为小数，而接入点设备的参与量应为整数，因此，向上取整，可取np为整数。

步骤4：数据卸载需求者根据参照因子，并通过计算接入点设备的边际效用和边际成本，最大化接入点设备的卸载剩余，并确定满减因子的取值范围。

具体地，在步骤4中，满减因子φ的取值由以下公式确定：

其中，表示接入点设备参与np个数据卸载消耗的成本；该公式计算出的满减因子使接入点设备的卸载剩余最大。

结合经济学中的消费剩余的概念，并最大化接入点设备的卸载剩余，满足接入点设备的参与数据卸载的边际成本和边际效用相等的条件。接入点设备参与数据卸载的成本公式可定义为：其中ζt表示在时间t内接入点设备的参与成本因子。

根据边际效用的概念，边际效用与消费者满意度有关，而消费者满意度与机制前后的成本有关，因此可得接入点设备的边际效用表达式为；

其中s表示接入点设备对该机制的满意度，其公式可表示为：其中表示在该机之前，接入点设备参与同等量的数据卸载消耗的成本。表示在该机之后，接入点设备参与同等量的数据卸载消耗的成本。

数据卸载中的边际支出可看作接入点设备的成本增量和完成的移动数据卸载增量之比为可得接入点设备边际支出的公式：

根据边际效用和边际成本的公式可以求出满减因子φ的值，即该值是使接入点设备卸载剩余最大的满减因子，因而，该值最能激励接入点设备参与数据卸载，可以通过如下公式计算接入点设备的卸载剩余：

其中表示接入点设备参与np个数据卸载消耗的成本。

在本申请实施例中，该物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法还包括步骤：步骤5：数据卸载需求者根据参照因子，满减因子，参与量，时间压，后悔值计算出接入点设备的总体效用，并计算出接入点设备的卸载价值，参与率；并根据接入点设备的参与量和数据卸载需求者的实际卸载量，计算出数据卸载需求者的总体效用。

具体地，接入点设备的总体效用由以下公式确定：

其中，表示接入点设备一共能获得的报酬，表示接入点设备参与数据卸载消耗的成本；表示接入点设备不参与数据卸载的后悔量，即后悔效用r；

接入点设备的卸载价值为：

接入点设备的参与率pr为其中，np为接入点设备的参与量；共有nη个数据卸载需求者；

当接入点设备参与数据卸载时，不仅能提高自身的报酬和效用，同时，在接入点设备参与多个数据卸载时，也能提升数据卸载需求者的效用，根据接入点设备的参与量，所获得的报酬，可以得到数据卸载需求者的总体效用的计算公式为：

其中表示当接入点设备参与数据卸载后，数据卸载需求者可获得的收益因子；表示接入点设备在单位时间内参与第η个数据卸载需求者的实际卸载量；mdevice表示参与数据卸载的接入点设备的总量；表示接入点设备参与第η个数据卸载需求者的数据卸载实际获得的报酬；y表示满减标准的参照因子；φ表示接入点设备可获得的额外报酬比例，即满减因子。

为了更进一步评估本发明的性能，本发明也与其它目前具有代表性的方法(rva-im)进行比较。

参见附图，图4-图6，图7a-图7f是根据一示例性实施例示出的物联网中基于行为经济学的节点参与数据卸载的激励方法与现有的具有代表性的方法性能比较的曲线图。图中，aelao为本发明提供的方法的曲线。图4是接入点设备平均效用的比较曲线图，图5是参与率的比较曲线图，图6是接入点设备卸载价值的比较曲线图，图7a-图7f是数据卸载需求者效用的比较曲线图。

验证结果表明，本发明的性能均优于其它目前最先进的方法。相关的数据取值如下表1-4所示,表1是接入点设备平均效用的比较，表2是参与率的比较，表3是接入点设备卸载价值的比较，表4是数据卸载需求者效用的比较。

表1

表2

表3

表4

(a.φ＝0.3)

(b.φ＝0.4)

(c.φ＝0.5)

(d.φ＝0.6)

(e.φ＝0.7)

(f.φ＝0.8)

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。