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Enregistrement W2587508232 · doi:10.1109/trustcom.2016.0042

TPAHS: A Truthful and Profit Maximizing Double Auction for Heterogeneous Spectrums

2016· article· en· W2587508232 sur OpenAlexaff
Tianqi Zhou, Bing Chen, Chunsheng Zhu, Xiangping Zhai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrum auctionComputer scienceProfit (economics)Double auctionRevenue equivalenceSpectral efficiencyWirelessCombinatorial auctionFrequency allocationLeaseMicroeconomicsAuction theoryMathematical optimizationComputer networkTelecommunicationsEconomicsCommon value auctionMathematicsBeamformingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the auction has been widely applied in wireless communications for spectrum allocation, so that spectrum owners can lease their unutilized spectrum to secondary users. Both primary users and secondary users can get benefit from the auction. Moreover, the spectrum utilization is improved. Existing auction mechanisms either do not consider the heterogeneity of spectrums or pay little attention to the auction's economic efficiency. In this paper, we propose a Truthful and Profit maximizing double Auction for Heterogeneous Spectrums (TPAHS), which simultaneously considers spectrum heterogeneity and economic efficiency. Moreover, different from the most existing spectrum auction mechanisms which are based on interference graph, we consider a more realistic SINR (Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio) model. We prove that TPAHS is truthful, individual-rational, budget-balanced and the experiments show that TPAHS improves the auctioneer's profit significantly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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