5G资源分配中的信任约束联盟结构生成研究

"本文主要探讨了在资源分配领域中，如何利用信任和效用关系约束来生成联盟结构，特别是针对5G网络切片、导频分配和云计算等问题。联盟形成和联盟博弈论在多智能体系统中的应用为解决NP难问题提供了一种策略。文章提到了信任在联盟稳定性及长期合作中的关键作用，并介绍了多种信任传播和聚合的模型。此外，还讨论了图论在联盟结构生成中的潜在应用，尤其是图割算法在智能体关系划分中的可能性。" 在资源分配问题中，如5G网络切片、导频分配和云计算，联盟和可信联盟成为有效解决手段。智慧等人的工作引入了联盟分裂思想，通过随机划分用户形成不相交的子联盟，解决了动态导频分配问题。联盟形成是多智能体系统的重要研究主题，涉及将智能体集合划分为联盟结构，目标是最大化社会福利和个体效用。这通常与联盟结构生成过程紧密关联，后者基于合作博弈论，如特征函数博弈、不可转移效用博弈和享乐博弈。 信任在联盟形成中起着基础性作用，它是评估一方能否履行承诺的主观度量。高信任度有助于建立长期稳定的合作，而信任的传递性可以促进陌生智能体间的合作。研究者如王海艳等考虑了信任关系对效用的影响，将信任纳入服务推荐系统；Sless等人引入社交关系，负值表示合作难度增加。童向荣、Wang以及Mao等人则深入研究了信任的传递特性，提出不同信任传播和聚合策略。 在图论框架下，智能体之间的关系可以通过有向带权图表示。边收缩方法可以用于枚举所有可能的联盟分区，Karger使用此方法解决最小割问题，但在联盟形成中的应用尚待探索。图割理论可以将图分割成具有相似特征的区域，这为理解联盟结构提供了一种视觉化工具。文章借鉴s-t-cut算法，研究了基于信任和效用约束的联盟结构生成，旨在保证智能体之间的信任和效用关系。 这篇文档深入研究了信任和效用在联盟结构生成中的核心地位，同时探索了图论方法在优化联盟形成过程中的潜力，这对于解决资源分配问题和构建稳定的合作环境具有重要意义。