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Enregistrement W2045457657 · doi:10.1109/icc.2014.6883555

Combinatorial spectrum auction with multiple heterogeneous sellers in cognitive radio networks

2014· article· en· W2045457657 sur OpenAlexaff
Changyan Yi, Jun Cai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioKnapsack problemCombinatorial auctionComputer scienceSpectrum auctionMathematical optimizationSpectrum (functional analysis)Auction algorithmIncentive compatibilityFrequency allocationGreedy algorithmChannel (broadcasting)PaymentMechanism designIncentiveAuction theoryCommon value auctionComputer networkMathematicsAlgorithmMathematical economicsRevenue equivalenceWirelessMicroeconomicsTelecommunicationsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectrum auction has been considered as an economically incentive way to motivate both primary spectrum owners (POs) and secondary users (SUs) to participate in dynamic spectrum access (DSA). In this paper, we propose a new combinatorial spectrum auction framework for the scenarios that each PO has multiple channels to sell and each SU demands multiple channels. Moreover, the heterogeneity in terms of POs' channel bandwidths and SUs' demands is also considered. The winner determination problem (WDP) in the proposed auction framework can be formulated as a multiple multidimensional knapsack problem (MMKP) and both upper bound and an approximation algorithm with polynomial time are developed. A tailored pricing mechanism is adopted in the payment design to ensure truthfulness and individual rationality. Numerical results show that our proposed auction algorithm can improve the spectrum allocation efficiency compared to counterparts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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