论文导读：本文将定价理论应用于无线adhoc网络作为激励机制，促进节点间的合作。综合考虑节点的收益、用户的流量和对拥塞的控制，采用基于流量的动态定价策略，利用优化和控制理论，通过对AP的收益目标进行非线性优化，找到价格的最优解和AP收益的最优值，同时控制用户节点的接入流量，保证总流量不超过网络的信道容量，从而避免网络拥塞。用户需要通过AP节点接入网络，由于用户和AP节点之间频谱资源有限，所以要有选择性地接入用户，使得用户和AP节点各自的收益最大并且二者间的链路不产生拥塞。
关键词：adhoc网络，定价，非线性优化，拥塞
1.引言
以无线ad hoc网络为代表的下一代无线自组网络，正逐渐和有线网络融合，与其他网络组成异构网络，并通过AP接入因特网服务。由于ad hoc网络是无中心和自组织的，其节点具有理性的自私行为，因此需要为其建立激励机制来促进其合作[1]。
本文将定价理论应用于无线ad hoc网络作为激励机制，促进节点间的合作。综合考虑节点的收益、用户的流量和对拥塞的控制，采用基于流量的动态定价策略，利用优化和控制理论，通过对AP的收益目标进行非线性优化，找到价格的最优解和AP收益的最优值，同时控制用户节点的接入流量，保证总流量不超过网络的信道容量，从而避免网络拥塞。
2.系统定价模型
用户需要通过AP节点接入网络，由于用户和AP节点之间频谱资源有限，所以要有选择性地接入用户，使得用户和AP节点各自的收益最大并且二者间的链路不产生拥塞。 是用户 与AP节点之间传送信息的速率，即为信息流量； 为网络总的信道容量，即用户和AP节点之间的最大信息流量，超过这个值就会产生拥塞，影响服务质量； 是AP节点向用户收取的单位流量的费用；  是用户通过AP节点提供的服务而得到的收益，其中 ，为斜度参数，表示该用户使用业务效用函数的上升趋势； 是AP节点为用户提供服务的成本，当没有产生拥塞时，为定值，当产生拥塞时， 变为无穷大，这样自然拒绝用户接入； 表示能接入的最大的用户数[2]。论文参考。
随着用户流量的增大，用户使用网络的费用也在增加。当第 个用户接入时，由于造成拥塞，可以通过调高价格拒绝他接入，这时只要使得 （可以使 ），用户就会因为收益为负而主动放弃接入，从而避免了网络拥塞。论文参考。
3.多目标优化
如果同时考虑AP和用户的收益目标，则该问题是一个多目标优化问题，如下：
 ，  （1）
 ，其中  （2）
其中 和 分别表示每个用户的峰值速率和最小速率。按多目标优化的标准形式，将其转化为求最小值问题，采用线性加权法把多目标优化问题转化为评价函数：
 （3）
其中， ，  ， 为用户收益加权系数； 为AP收益加权系数。论文参考。
故上述多目标优化问题可转化为求下述单目标函数优化问题：
 （4）
 ， （5）
4.实验分析
为了验证本文提出的优化算法的有效性，我们利用NS2进行仿真实验。网络环境为30个节点，时间500s，场景500*500，数据流类型为CBR，最大移动速度为20m/s，MAC协议为802.11协议，路由协议为AODV协议，信道类型为无线信道。仿真参数采用 =5， =0.01， =0.02， =0.04， =0.08， =0.2， =5，=0， =10， =20， =30， =40， =50，=100，C=1，代表信息流量。
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