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[發(fā)明專利]一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作頻譜共享智能契約設(shè)計(jì)方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201910097980.4 申請(qǐng)日: 2019-01-31
公開(公告)號(hào): CN109982328B 公開(公告)日: 2022-09-13
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 趙楠;譚惠文;劉暢;裴一揚(yáng);劉聰;曾春艷;賀瀟;劉澤華 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 湖北工業(yè)大學(xué)
主分類號(hào): H04W16/10 分類號(hào): H04W16/10;H04W16/14;H04W16/22
代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 張火春
地址: 430068 湖*** 國(guó)省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 深度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 協(xié)作 頻譜 共享 智能 契約 設(shè)計(jì) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作頻譜共享智能契約設(shè)計(jì)方法,其特征在于,針對(duì)契約簽訂前后信息和行為隱匿性雙重非對(duì)稱動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息問題,在研究小基站SBSs多階段流量卸載能力類型和流量卸載服務(wù)行為的數(shù)學(xué)模型描述方法的基礎(chǔ)上,通過探索多階段私有信息甄別機(jī)制,以規(guī)避動(dòng)態(tài)逆向選擇問題;通過設(shè)計(jì)多階段私有行為激勵(lì)策略,以規(guī)避動(dòng)態(tài)道德風(fēng)險(xiǎn)行為;并且通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架模型,研究實(shí)現(xiàn)雙重信息非對(duì)稱場(chǎng)景下多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化,所述方法包括如下步驟:

步驟1,多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化問題建模:在雙重非對(duì)稱動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息場(chǎng)景下,建立多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化問題模型;

步驟2,構(gòu)建動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并訓(xùn)練動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):針對(duì)雙重非對(duì)稱動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息場(chǎng)景下多階段動(dòng)態(tài)契約模型的非凸優(yōu)化求解問題,利用SBSs的私有信息和聲譽(yù)信息,通過建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架,研究雙重信息非對(duì)稱場(chǎng)景下多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化設(shè)計(jì)策略,從而保證多階段協(xié)作頻譜共享實(shí)現(xiàn);

步驟1中,所述建立多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化問題模型實(shí)現(xiàn)過程包括:

考慮由M個(gè)宏基站MBSs、N個(gè)小型基站SBSs和若干個(gè)隨機(jī)分布的移動(dòng)用戶組成的兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò),在每階段t契約設(shè)計(jì)中,MBSs依據(jù)SBSs私有能力類型信息和聲譽(yù)信息向SBSs提出當(dāng)前期的契約其中,為固定收益,為收益提成;

引入契約服務(wù)矩陣以描述SBSi與MBSj簽訂頻譜共享契約的方式,每一SBS最多只為一個(gè)MBS提供流量卸載服務(wù),即

于是,當(dāng)SBSi提供流量卸載服務(wù)時(shí),MBSj獲得的期望效用為SBSi獲得的期望效用為

為了激勵(lì)SBSs提供流量卸載服務(wù),協(xié)作頻譜共享契約需滿足個(gè)人理性(individuallyrational,IR)約束條件,以確保SBSs參與協(xié)作所獲得的效用至少不低于其保留效用U0,即

為了激勵(lì)SBSs忠實(shí)地向MBSs反饋其私有能力類型信息協(xié)作頻譜共享契約需滿足激勵(lì)相容IC約束條件,以確保私有能力類型信息為的SBSs通過選擇與自身能力類型相匹配的契約條款才能可實(shí)現(xiàn)期望效用最大,即

為了激勵(lì)SBSs高效地參與流量卸載服務(wù),協(xié)作頻譜共享契約需滿足激勵(lì)相容約束,以確保每個(gè)SBS獲得最大的期望效用,即

由此,雙重非對(duì)稱動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息場(chǎng)景下多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化問題為在滿足上述約束條件下,MBSs總期望效用的最大化:

步驟2中,構(gòu)建動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)過程包括:

在建立多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化問題基礎(chǔ)上,研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,以獲得最優(yōu)的多階段協(xié)作頻譜共享契約策略;

在基于深度學(xué)習(xí)的智能契約機(jī)制中,在給定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)ω的前提下,假設(shè)服從先驗(yàn)分布上述IR約束建模為預(yù)期違反IR約束條件,即

上述約束條件(3)建模為預(yù)期事后regret,即

于是,從機(jī)器學(xué)習(xí)角度來看,多階段動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化問題能夠描述為在滿足上述約束條件的前提下期望損失函數(shù)的最小化,即:

在基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)契約設(shè)計(jì)框架中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由兩個(gè)邏輯上不同的組件組成:服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和支付網(wǎng)絡(luò)SBSs私有能力類型信息和聲譽(yù)信息均作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)的輸入層;服務(wù)網(wǎng)絡(luò)使用R個(gè)全連接的隱藏層建模和1個(gè)全連接的輸出層,每個(gè)隱藏層采用sigmoidal激活函數(shù),通過softmax激活函數(shù)后,輸出契約服務(wù)矩陣支付網(wǎng)絡(luò)使用T個(gè)全連接的隱藏層建模和1個(gè)全連接的輸出層,通過ReLU激活函數(shù)后輸出固定收益通過softmax激活函數(shù)后輸出收益提成

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作頻譜共享智能契約設(shè)計(jì)方法,其特征在于:步驟2中,訓(xùn)練動(dòng)態(tài)契約優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)過程包括:

在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練階段,優(yōu)化問題(8)中的預(yù)期損失函數(shù)、預(yù)期事后regret、預(yù)期IR懲罰等數(shù)據(jù)均由樣本以某種先驗(yàn)分布產(chǎn)生,于是,預(yù)期損失函數(shù)用經(jīng)驗(yàn)損失函數(shù)代替,預(yù)期事后被經(jīng)驗(yàn)事后代替,預(yù)期IR懲罰被經(jīng)驗(yàn)IR懲罰代替,訓(xùn)練優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成:

進(jìn)一步,采用增廣拉格朗日乘子方法解決上述訓(xùn)練優(yōu)化問題,通過在拉格朗日函數(shù)Cρ(ω;λirv';λrgt')中增加違反約束條件的二次懲罰項(xiàng):

其中,λirv'rgt'∈Rn為拉格朗日乘子的向量,ρ>0為二次懲罰項(xiàng)的權(quán)重;

在每次迭代中執(zhí)行以下更新:

選取適當(dāng)?shù)膽土P參數(shù),以保證增廣拉格朗日方法能夠收斂到優(yōu)化問題的最優(yōu)解,并利用Adam算法獲得最小的損失函數(shù),以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。

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說明:

1、專利原文基于中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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