Dynamic Game and Pricing for Data Sponsored 5G Systems With Memory Effect
Notice bibliographique
Résumé
By enabling revenue sharing between the network operators and the sponsors, the sponsored data has been proven to be a promising solution and is becoming a ubiquitous trend in the fifth generation (5G) networks for improving data connectivity for the users, increasing mobile engagement for the sponsors, and ensuring revenue for the network operators. In this paper, we investigate the data sponsored 5G system on a long-run basis. Compared with the conventional dynamic, i.e., long-run, model, the users in the system are memory-affecting, i.e., the users' decision-making is affected by their past service experience. In the system under our consideration, the users decide on the communication service access by jointly taking into account their instantaneous achievable utility and the history of their service experience, e.g., the past improved utility corresponding to the data sponsorship. The 5G system works as the utility provider for managing the communication service. Specifically, by using the concept of the power-law fading memory and the classical evolutionary game theory, we formulate a population game to model and study the dynamic behaviors of the players in the data sponsored 5G system. In the game, the interaction among the memory-affecting rational users is formulated as a fractional evolutionary game, and the communication service management of the 5G system is formulated as a classical evolutionary game. We analytically prove the existence and uniqueness of the solution to the population game. We both analytically and numerically verify the stability of the solution. The performance evaluation shows some insightful results. For example, the data sponsorship can significantly increase the data consumption for the users when they are heavily memory-affecting. Following this, we study a data sponsorship pricing problem with the objective to maximize the data consumption at the expense of the minimal data sponsorship.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».