Integrating Predictable Planning and Unpredictable Dynamics in Network Utility Maximization: An Improved Quota-Based Market Model
Notice bibliographique
Résumé
Pricing schemes for network utility maximization are playing an increasingly important role for optimal resource allocation within communication networks. Nevertheless, most pricing-based resource allocation mechanisms in the literature are quite complicated and may not be practical to implement in real network. In this paper, we propose a novel incentive engineering mechanism which incorporates a cumulus point mechanism facilitating the mapping of user's traffic from shorter time scales to relative longer time scale, and at longer time scale, implements a virtual monetary nuglet mechanism derived from classic quota-based predictive scheme. The nuglets will be allocated to each user according to agreed traffic contract and will be traded between users and service provider for real transmission service. This improved quota-based market model facilitates both prediction of resource allocation for each user and adjustment of admission decision making based on network dynamics. The system model shows the application of proposed mechanism in admission control for a congested access point in wireless network. Through decomposing original problem into distributed optimization problems separately and solved by service provider locally through adjusting charging rate or individually at user's side by changing her service requests reasonably, maximization of both user's utility and service provider's revenue will be achieved. Evaluation demonstrates that our improved quota-based market model indeed provides a good balance among various perspectives that define the overall performance of a charging scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».