Stable Combinatorial Spectrum Matching
Notice bibliographique
Résumé
The use of a combinatorial auction is believed to be an effective way to distribute spectrum to buyers who have diversified valuations for different spectrum combinations. However, the allocation of spectrum with combinatorial auctions mainly aims at optimizing over certain utility functions, e.g., social welfare, but ignores individual preferences of buyers and sellers, who have incentives to deviate from globally optimal allocation results to improve their own utility. In this paper, we explore the possibility of designing a new stable matching algorithm for combinatorial spectrum allocations. Starkly different from existing efforts on spectrum matching mechanism design, our proposed combinatorial spectrum matching framework not only allows buyers to express preferences towards spectrum combinations (rather than individual channels), but also computes the payment that should be transferred from buyers to sellers. Payment determination, while essential in spectrum exchange, has never been addressed in existing spectrum matching frameworks. We design a novel algorithm to achieve a stable combinatorial spectrum matching and to compute the corresponding payment profiles. We conducted an extensive array of experiments to compare the performance of stable combinatorial spectrum matching with spectrum auctions. It is shown that the combinatorial spectrum matching sacrifices little allocation efficiency in terms of social welfare and spectrum utilization, but achieves a much higher individual buyer utility, which will incentivize buyers to participate and comply with the allocation results.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».