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Enregistrement W3000901362 · doi:10.1109/tvt.2020.2968354

Multi-Item Auction Based Mechanism for Mobile Data Offloading: A Robust Optimization Approach

2020· article· en· W3000901362 sur OpenAlexaff
Dongqing Liu, Abdelhakim Hafid, Lyes Khoukhi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCellular trafficCellular networkMobile broadbandComputer networkMobile deviceRobustness (evolution)Profit maximizationOptimization problemMobile telephonyMobile network operatorIncentive compatibilityProfit (economics)Mobile computingDistributed computingIncentiveWirelessMobile radioMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The opportunistic utilization of access devices to offload mobile data from cellular network has been considered as a promising approach to cope with the explosive growth of cellular traffic. To foster this opportunistic utilization, we consider a mobile data offloading market where mobile network operator (MNO) can sell bandwidth made available by the access points (APs) to increase MNO's profit. We formulate the offloading problem as a multi-item auction and study MNO's profit maximization problem. We discuss the conditions to (i) offload the maximum amount of data traffic, (ii) foster the participation of mobile subscribers (MSs) (individual rationality), (iii) prevent market manipulation (incentive compatibility) and (iv) preserve budget feasibility of MSs. Then, we propose a robust optimization based method to implement multi-item auction mechanism. We further propose two iterative algorithms that efficiently solve the offloading problem. The simulation results show the efficiency and robustness of our proposed methods for cellular data offloading.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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