时空感知的移动数据定价

移动用户相关的移动性和数据消费模式常导致高峰时段和热点地区的严重蜂窝网络拥塞。本文提出一种时空感知的移动数据定价优化设计，激励用户平滑流量并减少网络拥塞。我们通过分析两阶段决策过程推导最优定价方案：在第一阶段，运营商通过最小化其总成本确定时空感知价格；在第二阶段，每个移动用户通过最大化其收益（即效用减去支付）来调度其移动流量。我们将两阶段决策问题表述为双层优化问题，并提出一种无导数算法来解决任意递增凹用户效用函数的问题。我们进一步针对常用的对数和线性效用函数开发了低复杂度算法。最优定价方案确保了运营商和用户的双赢。仿真表明，与时间位置无关的定价基准相比，在对数效用情况下运营商成本降低高达97.52%，线性效用情况下降低98.70%；用户收益分别增加高达79.69%和106.10%。我们的研究表明，运营商应在较少拥挤的时隙和地点提供价格折扣，且当运营商提供过量流量的成本较高或用户延迟流量的意愿较低时，折扣需显著。