Since the same type of derivation can be done for u2(x, y), then we can conclude that any value (x, y) on the line segment
between (0, Θ1 + Θ2 − cs) and (Θ1 + Θ2 − cs, 0) is a NE point. On the other hand, we must point out that not all the payoff
profiles on this line segment are ‘‘socially’’ acceptable. Note that there are points such as Φ1 = 0 and Φ2 = Θ1 + Θ2 − cs
(and vice versa). In other words the NE condition does not guarantee a fair contribution of the two ISPs. As a first effort
we try to refine these equilibrium points by using the Pareto optimality [19,20]. In particular, we know that a payoff
profile u(Φ1, Φ2) is Pareto optimal if there is no other payoff profile u(Φ
′
1
, Φ
′
2
) such that u1(Φ
′
1
, Φ
′
2
) ≥ u1(Φ1, Φ2) and
u2(Φ
′
1
, Φ
′
2
) ≥ u2(Φ1, Φ2). Pareto optimality means that no one can increase his/her payoff without degrading other’s. It is
clear from Fig. 1 (right plot) that all the values on the line segment between (0, Θ1 + Θ2 − cs) and (Θ1 + Θ2 − cs, 0)
are Pareto optimal. Hence, not even the Pareto optimality allows us to discriminate among the values on the segment
(0, Θ1 + Θ2 − cs) and (Θ1 + Θ2 − cs, 0). What we need in this case is a criterion that permits us to discriminate among the
values on this segment. In particular, we are interested in a fairness criterion that allocates the Φi-s proportionally to the
amount of required resources. A similar fairness criterion has been proposed in [21] where it has been called effort fairness.
A version of this criterion for our game provides us the following constraint
Since the same type of derivation can be done for u2(x, y), then we can conclude that any value (x, y) on the line segmentbetween (0, Θ1 + Θ2 − cs) and (Θ1 + Θ2 − cs, 0) is a NE point. On the other hand, we must point out that not all the payoffprofiles on this line segment are ‘‘socially’’ acceptable. Note that there are points such as Φ1 = 0 and Φ2 = Θ1 + Θ2 − cs(and vice versa). In other words the NE condition does not guarantee a fair contribution of the two ISPs. As a first effortwe try to refine these equilibrium points by using the Pareto optimality [19,20]. In particular, we know that a payoffprofile u(Φ1, Φ2) is Pareto optimal if there is no other payoff profile u(Φ′1, Φ′2) such that u1(Φ′1, Φ′2) ≥ u1(Φ1, Φ2) andu2(Φ′1, Φ′2) ≥ u2(Φ1, Φ2). Pareto optimality means that no one can increase his/her payoff without degrading other’s. It isclear from Fig. 1 (right plot) that all the values on the line segment between (0, Θ1 + Θ2 − cs) and (Θ1 + Θ2 − cs, 0)are Pareto optimal. Hence, not even the Pareto optimality allows us to discriminate among the values on the segment(0, Θ1 + Θ2 − cs) and (Θ1 + Θ2 − cs, 0). What we need in this case is a criterion that permits us to discriminate among thevalues on this segment. In particular, we are interested in a fairness criterion that allocates the Φi-s proportionally to theamount of required resources. A similar fairness criterion has been proposed in [21] where it has been called effort fairness.A version of this criterion for our game provides us the following constraint
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)
ตั้งแต่ชนิดเดียวกันมาสามารถทำได้ u2 (x, y) จากนั้นเราสามารถสรุปได้ว่าค่าใด ๆ (x, y)
ในส่วนของเส้นระหว่าง(0, Θ1 + Θ2 - cs) และ (Θ1 + Θ2 - cs , 0) เป็นจุด NE ในทางกลับกันเราจะต้องชี้ให้เห็นว่าไม่ทั้งหมดผลตอบแทนโปรไฟล์ในส่วนของเส้นตรงนี้ '' สังคม '' ได้รับการยอมรับ
โปรดทราบว่ามีจุดเช่นΦ1 = 0 และΦ2 = Θ1 + Θ2 - cs
(และในทางกลับกัน) ในคำอื่น ๆ สภาพ NE ไม่ได้รับประกันผลงานยุติธรรมของทั้งสองผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต ในฐานะที่เป็นความพยายามครั้งแรกที่เราพยายามที่จะปรับแต่งสมดุลจุดเหล่านี้โดยใช้พาเรโต [19,20]
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรารู้ว่าผลตอบแทนรายละเอียดท่าน (Φ1, Φ2) เป็นที่ดีที่สุด Pareto ถ้าไม่มีรายละเอียดผลตอบแทนอื่น ๆ ท่าน (Φ '1, Φ' 2) ดังกล่าวที่ u1 (Φ '1, Φ' 2) ≥ u1 ( Φ1, Φ2) และ u2 (Φ '1, Φ' 2) u2 ≥ (Φ1, Φ2) พาเรโตหมายความว่าไม่มีใครสามารถเพิ่ม / ผลตอบแทนของตนโดยไม่ต้องย่อยสลายของอื่น ๆ มันเป็นที่ชัดเจนจากรูป 1 (พล็อตจากขวา) ที่ค่าทั้งหมดที่อยู่ในส่วนของเส้นระหว่าง (0, Θ1 + Θ2 - cs) และ (+ Θ1Θ2 - cs, 0) เป็นที่ดีที่สุดของพาเรโต้ ดังนั้นไม่ได้ optimality Pareto ช่วยให้เราสามารถเห็นความแตกต่างในหมู่ค่าในส่วน(0, Θ1 + Θ2 - cs) และ (+ Θ2Θ1 - cs, 0) สิ่งที่เราต้องการในกรณีนี้เป็นเกณฑ์ที่อนุญาตให้เราเห็นความแตกต่างในหมู่ที่ค่าในส่วนนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามีความสนใจในเกณฑ์ที่เป็นธรรมจัดสรรΦi-s สัดส่วนกับปริมาณของทรัพยากรที่จำเป็น เกณฑ์ความเป็นธรรมที่คล้ายกันได้รับการเสนอใน [21] ที่จะได้รับความเป็นธรรมที่เรียกว่าความพยายาม. รุ่นของเกณฑ์นี้สำหรับการเล่นเกมของเราให้เราข้อ จำกัด ดังต่อไปนี้
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)
ตั้งแต่ประเภทเดียวกันของการสามารถทำสำหรับ U2 ( X , Y ) , แล้วเราสามารถสรุปได้ว่า ค่า ( x , y ) บนส่วนของเส้นตรง
ระหว่าง ( 0 , Θ 1 Θ 2 − CS ) และ ( Θ 1 Θ 2 − CS , 0 ) เป็น NE จุด บนมืออื่น ๆที่เราต้องชี้ให้เห็นว่าไม่ทั้งหมด payoff
โปรไฟล์บนส่วนของเส้นตรง ' 'socially ' ' ยอมรับ สังเกตว่ามีจุด เช่น Φ 1 = 0 และΦ 2 = − 1 ΘΘ CS
2( และในทางกลับกัน ) ในคำอื่น ๆเน่ เงื่อนไขไม่รับประกันผลงานงานของทั้งสองผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต . เป็นครั้งแรกที่เราพยายามที่จะปรับแต่ง
ความพยายามจุดสมดุลเหล่านี้ โดยการใช้ตัวช่วย 19,20 คุณภาพ [ ] โดยเฉพาะ เรารู้ว่า payoff
โปรไฟล์ U ( Φ 1 , Φ 2 ) จะโตที่สุดถ้าไม่มีอื่น ๆคุณได้รับ payoff โปรไฟล์Φ
1
,
2
Φ School ) ที่ ( Φ U1
1
Φ’ , ’≥ U1
2
) ( Φ 1 , Φ 2 ) และ ( Φ
U2ได้รับΦ
1
,
2
) นั้น≥ U2 ( Φ 1 , Φ 2 ) พาเรโต optimality หมายความว่าไม่มีใครสามารถเพิ่ม ของเขา / เธอโดยไม่ได้รับผลตอบแทนอื่น ๆ . มันเป็น
ชัดเจนจากรูปที่ 1 ( แปลงแล้ว ) ว่าค่าในเส้นตรงระหว่าง ( 0 , Θ 1 Θ 2 − CS ) และ ( Θ 1 Θ 2 − CS , 0 )
จะโตที่สุด ดังนั้น แม้โตคุณภาพช่วยให้เราสามารถแบ่งแยกระหว่างค่าในส่วน
( 0 ,Θ 1 Θ 2 − CS ) และ ( Θ 1 Θ 2 − CS , 0 ) สิ่งที่เราต้องการในคดีนี้เป็นเกณฑ์ที่อนุญาตให้เราสามารถแบ่งแยกระหว่าง
ค่าในส่วนนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรามีความสนใจในเกณฑ์ที่ผู้จัดสรร i-s Φตามส่วน
ปริมาณทรัพยากร เกณฑ์ความเป็นธรรมที่คล้ายกันได้รับการเสนอใน [ 21 ] ซึ่งมันถูกเรียกว่าความพยายาม
ความเป็นธรรมรุ่นของเกณฑ์นี้สำหรับเกมของเราให้เราบังคับ
ต่อไปนี้
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)