Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


МОДЕЛЬ КОНКУРЕНЦИИ ПРОВАЙДЕРОВ МОБИЛЬНОЙ СЕТИ

Работа №45704

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы56
Год сдачи2018
Стоимость4825 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
221
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Глава 1. Конкурирование и регулирование на рынке беспроводных операторов: эволюционная игровая перспектива 5
A. Совместная работа и вклад 8
Глава 2. Системная модель 10
A. Функция оценки: 10
B. Нейтральный оператор: 12
C. Доход 13
Глава 3. Стратегия пользователя и динамика рынка 15
A. Эволюционная игра GU среди пользователей 15
B. Обновление стратегии пользователя 15
C. Стационарные точки рынка 18
Глава 4. Ценовой конкурс среди операторов 24
A. Ценовая конкуренция игры GP 24
B. Лучшая стратегия реагирования операторов 25
C. Равновесный анализ GP 28
Глава 5. Результаты и регулирование рынка 31
A. Рыночный результат и критерии регулирования 31
B. Регулирование рынка беспроводной связи 34
Глава 6. Задача распределения абонентов между провайдерами сети. 39
A. Постановка задачи 39
B. Динамическая модель распределения абонентов по провайдерам 39
C. Реализация задачи распределения абонентов между провайдерами . 42
D. Инициализация моделей 43
E. Эксперимент 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
Приложение 47
Список литературы

Сеть Интернет на сегодняшний день является всемирным хранилищем огромного количества информации, без доступа к которой современному человеку сложно представить свою жизнь. Получить доступ к этому бездонному морю данных с одной стороны очень просто - нужно всего лишь выбрать подходящего интернет провайдера и подключиться к интернету.
Наш комфорт и эффективность пребывания в сети напрямую зависит от провайдера, то есть от организации, которая берет на себя обязанность максимально быстро и качественно поставлять информацию из мировой «паутины» непосредственно к вашему компьютеру (гаджету). Поэтому задача выбора интернет провайдера сегодня превращается в проблему нахождения надежного поставщика услуги, который владея достаточными техническими средствами, обеспечит комфортную и безопасную навигацию по просторам Сети. Кроме этого немаловажным критерием выбора будет экономическая составляющая. Но осуществлять выбор стоит, принимая во внимание еще и следующие критерии:
• стоимость услуг;
• какую скорость соединения для пользователя гарантирует
провайдер;
• оптимальное сочетание в тарифном плане предлагаемого пакета услуг и цены;
• стабильность соединения (без провалов и вылетов);
• как провайдер намерен возмещать отсутствие интернета;
• наличие качественной технической поддержки, реальная возможность получить эффективную помощь в любое время суток;
• какие дополнительные услуги предоставляет интернет провайдер;
• отзывы абонентов и т.д.
Множество факторов могут повлиять на выбор того или иного провайдера и ежедневно один из нас вносит изменения в процесс распределения абонентов между операторами. Поэтому возникает проблема перегруженности одного поставщика услуг и простоя другого.
Отсюда появляется потребность выявить стратегии действия провайдеров в ответ на поведение пользователей. Постараемся сделать это посредством моделирования распределения абонентов между провайдерами. Для достижения этой цели необходимо выполнить ряд подзадач:
• исследовать модели равновесия рынка одного товара.
• смоделировать решение пользователей как эволюционную игру.
• вывести математическую модель конкуренции провайдеров мобильной сети.
• построить алгоритм принятия решений.
• разработать программное обеспечение для реализации предлагаемого алгоритма.
• произвести вычислительные эксперименты для исследования эффективности алгоритма.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Курсовые Статьи Диплом Рязань

В работе была изучена конкуренция операторов на рынке беспроводных услуг, где у пользователей есть определенная утилита резервирования U0. Рассмотрены модель взаимодействия пользователей как эволюционная игра и конкуренция операторов как несовместимая игра полной информации. Мы доказали, что последняя является потенциальной игрой и, следовательно, имеет чистые равновесия Нэша. Две игры реализованы в разных временных масштабах, но они взаимосвязаны. Кроме того, обе они зависят от утилиты резервирования U0и объема спектра W,который у каждого оператора имеется в его распоряжении. Соответственно, мы рассмотрели регулирующее агентство и обсудили, как оно может вмешиваться и изменять исход рынка, настраивая либо й0, либо W. Различные методы регулирования дают разные результаты на рынке и вызывают разные затраты для регулятора.
Также был реализован и описан описан процесс разработки задачи, позволяющей смоделировать процесс распределения абонентов, оценить при этом поведение пользователей и системы в целом.
В ходе проделанной работы были получены следующие результаты:
• предложены и реализованы стратегии поведения провайдеров и абонентов;
• разработана программа, решающая поставленную задачу, на языке программирования Python.
Данные, полученные при распределении абонентов, соответствуют предложенным ожиданиям.
Конечно, невозможно в короткие сроки учесть всех факторов, влияющих на решение того или иного абонента перейти к возможному провайдеру, поэтому программный код, реализованный в результате данной работы, является хорошей базой для дальнейшей работы с более сложными системами, которые решат подобную задачу с большим набором параметров и позволит изменять эти параметры вручную.



1. D. Acemoglou, and A. Ozdaglar, “Price Competition in Communication Networks”, IEEE Infocom, 2006.
2. L. He, and J. C. Walrand, “Pricing and revenue sharing strategies for Internet service providers”, IEEE JSAC, 2006.
3. W. H. Sandholm, “Pairwise Comparison Dynamics and Evolutionary Foundations for Nash Equilibrium”, Games, vol. 1, pp. 3-17, 2010.
4. T. Nguyen, H. Zhou, R. Berry, M. Honig and R. Vohra, “The Impact of Additional Unlicensed Spectrum on Wireless Services Competition”, IEEE Dyspan, 2011.
5. L. Gao, X. Wang, and Y. Xu, “Multiradio Channel Allocation in Multihop Wireless Networks”, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2009.
6. C. Courcoubetis, and R. R. Weber, “Pricing Communication Networks: Economics, Technology and Modelling”, Willey, 2003.
7. S. Shakkottai, and R. Srikant, “Economics of Network Pricing With Multiple ISPs”, IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 14, no. 6, 2006.
8. K. Leung, and J. Huang, “Regulating Wireless Access Pricing”, IEEE ICC, 2011.
9. D. Niyato, and E. Hossain, “Modeling User Churning Behavior in Wireless Networks Using Evolutionary Game Theory”, IEEE WCNC, 2008.
10. P. D. Taylor, and L. Jonker, “Evolutionarily Stable Strategies and Game Dynamics”, Mathematical Biosciences, vol. 40, pp. 145-156, 1978.
11. J. Park, and M. van der Schaar, “The Theory of Intervention Games for Resource Sharing in Wireless Communications”, IEEE JSAC, vol. 30, pp. 165-175, 2011.
12. D. Monderer, and L. S. Shapley, “Potential Games”, Games and Economic Behavior, vol. 14, 1996.
13. G. Vojislav, J. Huang, and B. Rimoldi, “Competition of Wireless Providers for Atomic Users: Equilibrium and Social Optimality”, Allerton Conference, 2009.
14. D. Niyato, E. Hossain, and Z. Han, “Dynamics of Multiple-Seller and Multiple-Buyer Spectrum Trading in Cognitive Radio Networks: A Game- Theoretic Modeling Approach”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 8, no. 8, 2009.
15. D. Niyato, and E. Hossain, “Dynamics of Network Selection in Heterogeneous Wireless Networks: An Evolutionary Game Approach”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2009.
16. G. Bianchi, “Performance Analysis of the IEEE 802.11 Distributed Coordination Function”, IEEE Journal on Selected Areas in Communication, vol. 18, no. 3, 2000.
17. M. Cagalj, S. Ganeriwal, and I. Aad, “On Selfish Behavior in CSMA/CA Networks”, IEEE Infocom , 2005.
18. X. Chen, and J. Huang, “Evolutionarily Stable Spectrum Access in a Many-Users Regime”, IEEE Globecom, 2011.
19.O. Korcak, G. Iosifidis, T. Alpcan, and I. Koutsopoulos, “Competition and Regulation in Wireless Services Markets”, Technical Report, Arxiv, http://arxiv.org/abs/1112.2437, 2012.
20. J. G. Wardrop, “Some theoretical aspects of road traffic research”, Proceedings of the Institution of Civil Engineers, 1952.
21. P. Maille, and B. Tuffin, “Price war in heterogeneous wireless networks”, Computer Networks, vol. 54, pp. 2281-2292, 2010.
22. D. Fudenberg, and D. K. Levine, “Learning in Games”, MIT Press, 1998.
23. M. J. Smith, “The Stability of a Dynamic Model of Traffic Assignment An Application of a Method of Lyapunov”, Transactions of Science, vol. 18, pp. 245-252, 1984.
24. M. J. Smith, “Evolution and the Theory of Games”, Cambridge University Press, 1982.
25.S. Boyd, and L. Vandenberghe, “Convex Optimization”, CambridgeUniversity Press, 2004.
26.O. Korcak, G. Iosifidis, T. Alpcan, and I. Koutsopoulos, “Competition and Regulation in a Wireless Operators Market: An Evolutionary Game Perspective”, 2012

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы

Каталог работ (154206)


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.