| dc.contributor.advisor | 姜國輝<br>黃勝雄 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Chiang, Kuo-Huie<br>Huang, Sheng-Shiung | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 江奕昉 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Chiang, Yi-Fang | en_US |
| dc.creator (作者) | 江奕昉 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Chiang, Yi-Fang | en_US |
| dc.date (日期) | 2018 | en_US |
| dc.date.accessioned | 29-Aug-2018 15:48:50 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 29-Aug-2018 15:48:50 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 29-Aug-2018 15:48:50 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0105356039 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/119722 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 資訊管理學系 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 105356039 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 在通訊業界中，由於行動裝置的蓬勃發展，行動通訊已成為各家電信公司的主力發展項目。因此，不論是對政府或電信公司，行動通訊的決策都扮演著舉足輕重的角色。在台灣，首先會由交通部公告未來可能釋出之頻譜範圍，再由國家通訊傳播委員會正式訂定相關決策並公布，並且掌管頻譜拍賣之一系列流程。本論文主要是集中在「決策」部分，結合最佳化演算法，提供一種新穎的決策方式。在此論文中，以政府收益和市場穩定作為目標函數，並以各家電信公司投標意願作為限制式，使得最終結果是在電信公司均無虧損的限制下，呈現出政府能達到的最佳目標。本研究以各國拍賣結果或預測結果整理出各頻段區塊可能之頻譜價值，作為目標函式的運算基準。再透過各家電信公司在未來十五年頻譜執照使用期間之成本和收益，判斷是否符合限制條件，只有符合限制條件，才視為電信公司得標該競價標的，擁有更多頻譜資源。透過模擬退火法和基因演算法，模擬符合國家通訊傳播委員會電信法拍賣規則之一系列過程，令演算法最終能獲得頻譜拍賣收益的最佳解。演算法中，本研究將目標函數和限制式作為其成本函數，經由多層次的最佳化演算法，不斷地運算、比較、修正，最終可獲得針對於第五代行動通訊拍賣收益的最佳 頻譜切割和最佳收益值。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | Since the mobile devices are flourishing, mobile communication has become the main development project of telecommunication companies. Therefore, the decision making for the mobile communication plays a decisive role in government or telecommunication companies. In Taiwan, the range of spectrum for 5G that may be auctioned is announced by the Ministry of Transportation and Communications. Next, the National Communications Commission (NCC) formulates the strategies in mobile communication and publishes. Further, they are in charge of a series of processes for spectrum auction. This paper mainly focuses on the “decision making” or “strategy formulation” part. We combine with the optimization algorithm to provide a novel way to make decision.
In this paper, the government revenue and the market stability is used as the objective function. And the willingness of telecommunication companies to bid is taken as constraint. Consequently, the result shows that the optimal target government can achieve on condition that telecommunication companies have no deficit. The objective function is based on the possible spectrum value of each spectrum band from the auction results or predict results from each country. Then we determine whether the constraint is satisfied through the costs and benefits of telecommunication companies over the next 15-year license period for the use of spectrum. Only when the constraint is satisfied, the telecommunication company is deemed that won the bid and possesses more spectrum resources.Through the Simulated Annealing Algorithm and the Genetic Algorithm, we simulated a series of processes that compliance with the auction rules of Telecommunications Act to obtain the optimal solution of the revenue from the spectrum auction. The cost function of the algorithm is composed of the objective function and the constraint. The multi-level optimization algorithm continuously calculates, compares, and revises. Finally, we can obtain the optimal spectrum cutting and optimal revenue for the 5th Generation Mobile Networks. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 謝辭 10摘要 11Abstract 12第一章 緒論 13第一節 研究動機與背景 13第二節 研究目的 14第三節 研究架構 17第二章 文獻探討 19第一節 5G：IMT-2020 19第二節 頻譜投標 20一、 頻譜價值 201. 加權平均資本成本 WACC 202. 淨現值 NPV 243. 頻譜價值 － 600 MHz 244. 頻譜價值 － 800 MHz 275. 頻譜價值 － L-Band 306. 頻譜價值 － C-Band 34二、 頻譜投標過程 36三、 得標金繳納 37第三節 最佳化 Optimization 39一、 隨機最佳化演算法 Random Optimization Algorithm 40二、 模擬退火演算法 Simulated Annealing Algorithm 41三、 基因演算法 Genetic Algorithm 42第三章 研究設計 44第一節 模型設計 44一、 成本函數 Cost Function 45二、 頻譜成本 461. 600 MHz 482. 800 MHz 493. L-Band 514. C-Band 525. 市場穩定數值 536. 其餘影響因素 55三、 設備建置成本 55四、 電信公司收益 58第二節 研究流程 61一、 程式碼流程 61二、 模擬退火演算法 & 隨機最佳化演算法 62三、 基因演算法 & 隨機最佳化演算法 64四、 模擬退火法 & 基因演算法 & 隨機最佳化演算法 66五、 基因演算法 & 模擬退火法 & 隨機最佳化演算法 68第三節 預期成果 70第四章 研究成果 72第一節 系統實作 72第二節 模擬退火法&隨機最佳化演算法成果 73一、 第一次實驗結果 74二、 第二次實驗 77三、 第三次實驗 79四、 第四次實驗 81五、 第五次實驗 83六、 第六次實驗 85七、 第七次實驗 87八、 第八次實驗 89九、 第九次實驗 91十、 第十次實驗 93第三節 基因演算法&隨機最佳化演算法結果 95一、 第一次實驗 96二、 第二次實驗 99三、 第三次實驗 101四、 第四次實驗 103五、 第五次實驗 105六、 第六次實驗 107七、 第七次實驗 109八、 第八次實驗 111九、 第九次實驗 113十、 第十次實驗 115第四節 模擬退火法&基因演算法結果 117一、 第一次實驗 118二、 第二次實驗 121三、 第三次實驗 123四、 第四次實驗 125五、 第五次實驗 127六、 第六次實驗 129七、 第七次實驗 131八、 第八次實驗 133九、 第九次實驗 135十、 第十次實驗 137第五節 基因演算法&模擬退火法結果 139一、 第一次實驗 140二、 第二次實驗 143三、 第三次實驗 145四、 第四次實驗 147五、 第五次實驗 149六、 第六次實驗 151七、 第七次實驗 153八、 第八次實驗 155九、 第九次實驗 157十、 第十次實驗 159第五章 結論與未來展望 161第一節 結論 161一、 電信公司頻譜成本 162二、 5G設備成本 163三、 電信公司收益數 164四、 模擬退火法以及隨機最佳化演算法之最佳結果 166五、 基因演算法以及隨機最佳化演算法之最佳結果 171六、 模擬退火法、基因演算法以及隨機最佳化演算法之最佳結果 176七、 基因演算法、模擬退火法以及隨機最佳化演算法之最佳結果 181八、 模擬退火法&基因演算法&演算法平均結果 186第二節 未來展望 191參考資料 193 | zh_TW |
| dc.format.extent | 26745961 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105356039 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 第五代行動通訊系統 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | IMT-2020 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 頻譜拍賣 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 模擬退火法 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 基因演算法 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 5th generation mobile network | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | IMT-2020 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Spectrum auction | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Simulated annealing algorithm | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Genetic algorithm | en_US |
| dc.title (題名) | 第五代行動通訊之頻譜拍賣最佳化—以6GHz以下頻譜為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Optimization of Spectrum Auction in 5th Generation Mobile Network — The Spectrum Below 6 GHz | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
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| dc.identifier.doi (DOI) | 10.6814/THE.NCCU.MIS.018.2018.A05 | - |
