Solving the Station Repacking Problem
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Over 13 months in 2016–17, the US government held an innovative “incentive auction” for radio spectrum, in which television broadcasters were paid to relinquish broadcast rights via a “reverse auction”, remaining broadcasters were repacked into a narrower band of spectrum, and the cleared spectrum was sold to telecommunications companies. The stakes were enormous: the auction was forecast to net the government tens of billions of dollars, as well as creating massive economic value by reallocating spectrum to more socially beneficial uses (Congressional Budget Office 2015). As a result of both its economic importance and its conceptual novelty, the auction has been the subject of considerable recent study by the research community, mostly focusing on elements of the auction design (Bazelon, Jackson, and McHenry 2011; Kwerel, LaFontaine, and Schwartz 2012; Milgrom et al. 2012; Calamari et al. 2012; Marcus 2013; Milgrom and Segal 2014; Dütting, Gkatzelis, and Roughgarden 2014; Vohra 2014; Nguyen and Sandholm 2014; Kazumori 2014). After considerable study and discussion, the FCC has selected an auction design based on a descending clock (FCC 2014c; 2014a). Such an auction offers each participating station a price for relinquishing its broadcast rights, with this price offer falling for a given station as long as it remains repackable. A consequence of this design is that the auction must (sequentially!) solve hundreds of thousands of such repacking problems. This is challenging, because the repacking problem is NP-complete. It also makes the performance of the repacking algorithm extremely important, as every failure to solve a single, feasible repacking problem corresponds to a lost opportunity to lower a price offer. Given the scale of the auction, individual unsolved problems can cost the government millions of dollars each. This chapter shows how the station repacking problem can be solved exactly and reliably at the national scale. It describes the results of an extensive, multi-year investigation into the problem, which culminated in a solver that we call SATFC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».