迈向移动内容市场：动态定价与主动缓存

在这项工作中，我们研究了无线网络中运营商的利润最大化问题与终端用户的支付最小化问题。受近期关于主动资源分配研究的启发，我们关注如下场景：配备设备到设备(D2D)通信的终端用户能够利用可预测需求进行主动数据内容缓存，并可通过交易其主动下载内容来最小化其预期支付。另一方面，运营商利用动态定价方案来区分非高峰与高峰时段价格，并对每笔交易过程收取佣金以进一步最大化其利润。我们提出了一种基于终端用户间风险分担的新型市场，其中运营商与终端用户间的张力被构建为一个斯塔克伯格博弈(Stackelberg game)。我们展示了非合作子博弈纳什均衡的存在性与唯一性。此外，我们探讨了有D2D可用与无D2D可用情形下的均衡点，并研究了用户未来需求的不确定性对系统性能的影响。特别地，我们将新均衡与统一定价的基线场景进行比较。尽管终端用户彼此间存在连接、其未来需求存在不确定性、且预缓存内容具有时效性，我们刻画了一个新的均衡区域，相对于基线均衡可产生双赢局面。我们表明，终端用户的活动模式可被利用来最大化运营商利润同时最小化终端用户的预期支付。