移动医疗系统中从病属用户的非從非合作博弈转化为合作博弈模型研究吴昱，黄建明在医疗信息化建设的过程中，提高传统医疗服务中医疗资源使用率和更加合理的汾配医疗资源是重要环节本文通过考虑用户的病情、等
山国武技记文在 资源1 主户占用 上用户占用主户占用 以用户状态 睡眠 可公诊 资源 主鼡户占用主户占用主用户占用 从用户拔态 睡眠 睡眠 疗 睡眠 可 可会诊可会诊可会诊 不可会诊 ■冶疗准 啁确认帧 图整个资源池工作流程图 从用戶协作感知模型 从上图可知,在从用广进行资源占用之前,需要对资源的⊥作状态进行决策,即检测
主用户是否占用资源。整个决策状态分为感知决策、未就诊患者选取和接入决策三部分,如 图所示从用户利用感知决策选择资源,而后根据感知结果和患者具体病情采取相应的接 入策畧,接入空闲医疗资源进行就诊。整个决策过程的信息被封装在时隙,从用户之闫相 互通信时,彼此之间的交互信息中包含有该段时隙信息、 決策过程 感知决策末就诊患者选择接入对策 佟决策过程吋隙结构 从用户选取模型
从用户的资源选取方面要根据患者病情的情况〈需要采取治疗措施的迫切程度),另 方面要考虑患者等待的时间,等待轮数过多需要适当提高优先级。所以,结合从用户的病 情和等待时长,本文釆用贪婪算法平衡两者筛选出最佳的感知策略下面我们利用贪婪策略 进行感知空闲资源,并同时利用其排序性将具有竞争资格的博弈用户集筛选出来進行下 轮的从用户博弈竞争最终选取出最佳从用户进行就诊。
我们定义两个集合 分别为 其中表示各个簇的集合,值代表进入博弈竞争的用户數,值与最佳用户选取问 题最优解概率呈正相关,与公共医疗资源〈如可容纳最大人数等)也成正相关,因此在第四 节我们选用不同的值进行仿真鉯得出值对最佳用户选取的影响 山国武技记文在 参与最佳用户竞争的非从非合作博弈转化为合作博弈模型 参与用户的博弈过程 博弈开始時,博弈用户集中每个从用户根据自身病情在高斯佔价分布中选择
相对小的用户参与资源竞争,相对大的用户则进入备选状态,在受限的情况下, 加入到参与从用户的竞争中。随着博弈的进行,每个用户会有一个参与的实时竞价,竞价 值相对较低,继续参与从用户博弈,否则进入备选用户集,則个从用户的竞价值可以用 维向量 表 均为 为提高备选用户参与资源竞争的叮能性,医疗系统分配给其一个虚拟的竞价值, a(用户轮进入备选用 户集) (若用户参与感知)
其中α为信用增量,其值与用户偏好度有关,随着 的增加而增加据虚拟 信用值,备选用户产生一个降低的竞争竞价: 可参与到競争中,随着博弈的进行,从用户竞争时间的廷长,优先级别参数会改 变,其值是由当前用户优先级别(即从用户病情严重程度)所决定的: 随着从用户優先级的降低,值降低,优先级别参数增加。 同时,这个虚拟竞价的隐私参数也是其中一个重要的参数,随着用户参与博弈的时间和
次数参数()增加,公式()中的隐私参数也会发生改变参与的时间越长,次数 越多,参与用户的隐私参数增大,相应的隐私曝光度也相应的增加 而用户偏好度 由用户茬此轮的博弈情况决定,其值是由实际获得报酬的总和与 的比率决定,在轮的博弈过程中: 山国武技记文在 其中,表示用户在第轮博弈中获得的实際资源激励奖励,对于参与用户来说 开始 初始化参数(资源数,从用户 数,帧长,竞价值等)
弈廾始 更新 更新n维向量B NC 是香达到要求 选代数? YES 得出B,鲚选出B中嘚最小值Bmin,所对 应的用户时为最住竞争用户 算法结束 图移动医疗系统作沇程图 综上,由公式()知,由于从用户实时竞价值增大,下一轮博弈过程中被選中竞争 的概率降低,进入备选从用户集。在达到迭代次数后将竞价值最低的用户作为最佳从用户输 出结果,算法流程如图所小 参与用户效鼡分析
参与用户的效用目标函数可以定义为: 山国武技记文在 如式中所示,∈表示用户在整个博弈用户集合 中贡献在 其竞争时间内能获得的资源所代表的理论信息量,是用户在每个竞争时间单元对优先级 及隐私的消耗(所代表的数据量的理论值),所以就表示每个用户的总支出。而公式() 僦是每个用户的收益目标 医疗系统效用分析 医疗系统的效用目标函数可以定义为 其中,表示系统参数,且。
是医疗系统所获得的诊断情况, 可鉯代表系统每轮博弈获得的正向激励则是完成竞争任务过程中,系统所花费的开销. 即医疗系统进行每一轮博弈时不可避兔的消耗。 系统资源消耗分析 在博弈过程中,除了系统的效用分析以外,衡量博弈过程是否产生正向激励的另维度 是系统资源的消耗情况所以,本文所提岀的非從非合作博弈转化为合作博弈模型的资源消耗目标函数可以定义 为 ()∑(+)
如公式()所示,网络的能量消耗是由节点的传输能量()、节点频谱切换能量 ()囷节点频谱切换能量()所组成。其中,表示参与用户所分配到的资源,则 就表示了该参与用户所分配到的就诊时长 是系统中参与用户和系 统效用の和其中,参数是资源闲忙时的情景变量。 仿真分析 仿真设计 在本文仿真中,釆用从病属用户资源模型、从用户协作感知模型和从用户选取模型根
据参与用户的非从非合作博弈转化为合作博弈模型中的日标函数衡量模型性能。仿真的主要指标分别为参与用户 的效用,医疗系统效用和系统资源消耗主要仿真工具为 ,具体场景的主要参 数设置如下表所示。 山国武技记文在 表主要参数说明 参数名称 参数值 从用户数目 烸用户博弈初始值 资源使用时长 主从用户切换时长 主从用户切换消耗 仿真结果与分析 效用分析 传统模型 非从非合作博弈转化为合作博弈模型 80C0
系统的工作时间 图本系统与传统系统收集的信息量对比图 如图所小,随着系统工作时间的增加,服务器端的薮据量相应的增加在数据量达箌 均衡值之后,服务器端的数据量处于上下波动的状态。但是相比较于传统的模型,非合作博 弈模型可以采集到更多的数据量,且呆集的效率更高相比较与传统模型轮左右的均衡 点,非从非合作博弈转化为合作博弈模型的均衡点接近于轮左右,早于前者。所以具备更好的服务器效用性 能
山国武技记文在 传统枵型 非会作博弈模型 10 系院的工咋时间(轮 图节点端数据量对比图 如图所示,随着系统工作时间的增加,单个用户的有效數据量随之减少在达到一点 的均衡点之后,变化趋于平缓。初始时,单个用户的有效数据量假设为比特,在经过更 少轮数之后,非从非合作博弈轉化为合作博弈椟型可以更早的获得了数据量的均衡值且其数据上传效率更高。
所以,对于单个用户而言,非从非合作博弈转化为合作博弈模型可以获得更好的效用性能 资源消耗分析 非从非合作博弈转化为合作博弈棋型 传统模型 参与用户数目 图用户博弈值消耗速率对比图 如圖所示,随着参与用户数量的增加,在数据量不变的情况下,每个用户所能获得的 山国武技记文在 医疗资源减少,使得博弈的时间变长,每·轮用户的博弈值消耗速率指数增长。与传统模型
相比,非从非合作博弈转化为合作博弈模型的博弈值速率增长幅度缓慢。故在不同数目的参与用户凊况下,非合 作博弈模型均比传统模式有更缓和的博弈关系 非会作博模型 闩院模型 nm 爹与用户数彐 图系统服务时间对比图 如图所示,当参与用戶数目在至之间时,系统服务时陡峭变化,当参与用户 大于吋,系统服务时间的变化趋缓。由于医疗行业中的医疗资漂有限,为了获得更长的
系统垺务时间,应该尽量使主从用户的比例维持在左右与传统模型相比,非合作博 弈模型具有了更好的性能 总结 综上分析,在医疗系统中,本文根据鼡户的数据量、私密度和偏好度因素提出新的非合 作博弈模型。在这个模型中,博弈用户集中的参与用户通过虚拟竞价,提高系统效用,动态 地獲得医疗资源,减少候诊时间,因而降低系统消耗,延长系统的服务时间 參考文献
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