科研速递 | 黄建伟教授团队在IEEE Transactions on Mobile Computing上发表文章

摘要

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近日，黄建伟教授团队在IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC)上发表了题为“Optimal Pricing Design for Coordinated and Uncoordinated IoT Networks”的文章。

期刊简介

IEEE Transactions on Mobile Computing是一份由IEEE计算机学会(IEEE Computer Society)双月出版的同行评审科学期刊，旨在传播移动计算相关领域的最新研究和开发成果。IEEE Transactions on Mobile Computing的最新影响因子是6.075，CCF推荐为A类期刊，JCR分区Q1。

研究背景 

随着通信技术的升级和移动设备的广泛应用，物联网（IoT）在医疗、交通和制造等许多领域变得越来越流行。下一代（5G/6G）移动网络通过提供大规模连接和超可靠、低延迟通信，进一步丰富了物联网系统的应用场景。

计算技术行业协会表示，预计2025年全球物联网支出将达到1567亿美元，但2016年只有23%的物联网公司从其物联网业务中盈利。因此，有必要为物联网系统设计适当的定价机制，以帮助其充分发挥技术优势。

设计适当的定价机制需要解决几个挑战。首先，物联网系统中的服务供应商需要为大量物联网客户提供服务，这些客户对计算和网络资源以及物联网服务的使用程度有不同的需求。对于服务供应商来说，在设计最优价格时考虑所有异质客户的需求和策略是一个挑战。第二，物联网系统中存在多种类型的服务供应商（例如，物联网服务供应商（IoTSP）、网络服务供应商（NSP）和云服务供应商（CSP）），它们在物联网系统中具有互补的服务但不同的目标。互补服务鼓励他们共同改善客户体验，但他们自私的最大化自身利润的目标激励他们相互竞争。因此，供应商之间有复杂的竞争合作关系。第三，客户和服务供应商之间的复杂互动也会影响价格设计。目前，物联网系统中主要存在三种交互结构，每种结构都需要不同的定价考虑。

1) 协同结构。

IoTSP（例如，亚马逊的AWS物联网平台）也作为NSP和CSP。它为客户提供综合服务，包括物联网服务以及相应的网络和计算服务。

2) 垂直非协同结构。

IoTSP（如比亚迪汽车）分别从NSP（如中国移动）和CSP（如华为云计算）购买网络和计算资源，然后为客户提供服务。客户只需为物联网服务（如自动驾驶相关服务）向IoTSP支付费用，他们不直接与NSP和CSP互动。

3) 水平非协同结构。

客户分别从IoTSP购买物联网服务（例如，Cosmo的智能手表）和从NSP和CSP购买支持资源（例如，SIM卡和云计算/存储）。不同服务提供商之间不直接交互。

图1. 三种交互结构

研究问题

本文主要致力于解决以下问题：

1）在物联网系统的不同交互结构下，服务供应商为异构客户提供服务的最优价格是多少？

2）就服务提供商的利润、市场份额或客户的收益而言，哪种互动结构最优？

研究方法与结果

具体而言，我们将三种交互结构分别建模为多阶段的博弈模型，用户根据服务价格和自己的需求决定自己的服务使用程度，服务供应商根据用户的需求和自己的成本决定服务价格。尽管在建模和分析这些结构时涉及到具有挑战性的非凸优化问题，但我们成功地获得了每个交互结构中服务供应商的闭式最优定价策略。

结果证明，对于供应商和客户而言，协同结构优于两种非协同结构，因为它避免了非协同结构中自私的加价行为。当客户需求差异较大且效益成本比率中等时，由于互补的供应商在水平非协同结构中的竞争，垂直非协同结构对供应商和客户双方来说都优于水平非协同结构。与直觉相反地，我们发现在垂直非协同结构中客户全部参与的临界点，供应商的最优价格不会随其成本的变化而变化。

我们的数值结果表明，我们所提出的定价机制优于最先进的基准，使服务供应商的利润增加了高达135.48%，使社会福利增加了高达122.55%。

图2. 服务供应商利润和社会福利比较

研究贡献与影响 

物联网系统中通常包含了几种不同类型的服务供应商，他们联合或单独地向客户销售物联网服务、网络服务和计算服务。这些供应商之间在定价和服务决策方面的复杂耦合是一个未充分探索的研究领域，了解这一点对于物联网网络的成功至关重要。本文研究了服务供应商定价和交互结构对具有大量异构客户的物联网系统的影响。我们的实验结果表明，我们所提出的定价机制优于最先进的基准，能大幅提高服务供应商的利润和社会福利，促进物联网系统的可持续发展。

作者简介

第一作者：丁宁宁博士

丁宁宁博士现为美国西北大学博士后研究员。她于2018年获得东南大学信息工程学士学位，2022年获得香港中文大学信息工程博士学位。她专注于网络经济学与机器学习的交叉领域研究，目前主要包括联邦学习、编码机器学习和物联网系统的机制设计和定价研究。

第二作者：高林教授

高林博士现为哈尔滨工业大学（深圳）电子与信息工程学院副教授，博导。曾入选IEEE通信学会亚太杰出青年研究学者、广东省“特支计划”科技创新青年拔尖人才、深圳市海外引进高层次人才、2021年斯坦福大学“世界前2%顶尖科学家”榜单。

高林教授长期以来一直从事网络、经济学与人工智能的跨学科研究工作，在博弈论、网络优化、网络经济学、机器学习等交叉学科领域具有坚实的研究基础。研究成果已出版学术专著3本，发表学术论文120余篇，其中包括CCF A类顶级期刊和会议论文40多篇。所发表论文在Google Scholar中总计被引超过4000次，3篇论文曾入选ESI高被引论，4篇论文获得国际学术会议最佳论文奖。

高林教授积极参与国际和国内学术组织活动，目前担任IEEE Technical Committee on Cognitive Networks（IEEE认知网络技术委员会）副主席、IEEE Transactions on Network Science and Engineering（SCI期刊，JCR 1区）编辑、IEEE Open Journal of the Communications Society（IEEE通信学会开放期刊）编辑、China Communications（SCI期刊）编辑。

通讯作者：黄建伟教授

黄建伟现任香港中文大学（深圳）校长讲座教授和协理副校长（拓展事务），理工学院副院长，深圳市人工智能和机器人研究院副院长和群体智能研究中心主任。黄建伟是IEEE Fellow，IEEE通信学会杰出讲师，科睿唯安计算机科学领域全球高被引科学家。他2005年于美国西北大学获博士学位，2005 至2007年间担任美国普林斯顿大学博士后副研究员，2007年至2018年间在香港中文大学信息工程系任助理教授/副教授/正教授。

黄建伟长期专注于网络优化，群体智能和经济学交叉领域的开创性研究，总共发表了7本英文学术专著，320多篇国际一流期刊和会议论文，谷歌学术总引用超过 15000。他的论文11次获得国际会议和期刊的最佳论文奖，包含2011年IEEE马可尼无线通信论文奖。他获得2014年香港中文大学青年研究学者奖，2009年IEEE通信协会亚太杰出青年研究学者奖。

黄建伟现任IEEE Transaction on Network Science and Engineering的主编，曾任IEEE Open Journal of the Communications Society 的副主编和中国计算机学会网络方向的所有A类期刊(IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE/ACM Transactions on Networking, IEEE Journal on Selected Areas in Communications) 的编委。他历任IEEE通信学会认知网络专委会主席，IEEE通信学会多媒体通信专委员会主席，以及IEEE通信学会亚太分会技术委员会主席。他获得2015年IEEE通信学会多媒体通信专委员会杰出服务奖和2010年IEEE GLBOECOM卓越服务奖。

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