Game theory for effective resource utilisation in 5G applications

Abstract

Esta tese tem como objetivo fornecer afirmações conclusivas em relação a utilização eficiente de recursos para redes e aplicações de 5G (5a geração) com recurso a teoria dos jogos. Neste contexto, investigamos dois cenários principais, um relativo a comunicações móveis e um outro relativo a redes inteligentes. Uma métrica importante para o desenho das redes móveis emergentes é a eficiência energética, com particular ênfase no lado do dispositivo móvel, onde as tecnologias das baterias são ainda limitadas. Alguns trabalhos de investigação relacionados têm demonstrado que a cooperação pode ser um paradigma útil no sentido de resolver o problema do défice energético. Contudo, pretendemos ir mais além, ao definir a cooperação e os utilizadores móveis como um grupo de jogadores racionais, que podem atuar sobre estratégias e utilidades, por forma a escolher a retransmissão mais apropriada para poupança de energia. Esta interpretação presta-se à aplicação da teoria dos jogos, e recorremos assim aos jogos coalicionais para solucionar conflitos de interesse entre dispositivos cooperantes, empregando Programação Linear (LP) para resolver o problema da selecção da retransmissão e derivar a principal solução do jogo. Os resultados mostram que a escolha do jogo de retransmissão coalicional proposto pode potencialmente duplicar a duração da bateria, numa era em que a próxima geração de dispositivos móveis necessitará de cada vez mais energia para suportar serviços e aplicações cada vez mais sofisticados. O segundo cenário investiga a resposta da procura em aplicações smart grid, que está a ganhar interesse sob a égide do 5G e que é considerada uma abordagem promissora, incentivando os utilizadores a consumir electricidade de forma mais uniforme em horas de vazio. Recorremos novamente à teoria dos jogos, imaginando as interacções estratégicas entre a empresa fornecedora de energia eléctrica e os potenciais utilizadores finais como um jogo de forma extensiva. São abordados dois programas em tempo real de resposta à procura: Day-Ahead Pricing (DAP) e Convex Pricing Tariffs. A resposta dos consumidores residenciais conscientes dos preços destas tarifas, é formulada como um problema de Mixed Integer Linear Programming (MILP) ou Quadratic Programming (QP), nos quais as soluções potenciais são o agendamento dos seus electrodomésticos inteligentes de modo a minimizar os seus gastos diários de electricidade, satisfazendo as suas necessidades diárias de energia e níveis de conforto. Os resultados demonstram que implementar o programa DAP pode reduzir a razão Peak-to-Average (PAR) at e 71% e as faturas de consumo das casas inteligentes at e 32%. Para além disso, a aplicação de tarifas convexas em tempo real pode melhorar ainda mais estas métricas de desempenho, alcançando uma redução de 80% do PAR e uma economia de mais de 50% na faturação da energia residencial.

This research thesis aims to provide conclusive statements towards effective resource utilization for 5G (5th Generation) mobile networks and applications using game theory. In this context, we investigate two key scenarios pertaining to mobile communications and smart grids. A pivotal design driver for the upcoming era of mobile communications is energy efficiency, with particular emphasis on the mobile side where battery technology is still limited. Related works have shown that cooperation can be a useful engineering paradigm to take a step towards solving the energy deficit. However, we go beyond by envisaging cooperation and mobile users as a game of rational players, that can act on strategies and utilities in order to choose the most appropriate relay for energy saving. This interpretation lends itself to the application of game theory, and we look at coalitional games to settle conflicts of interest among cooperating user equipments, and employ Linear Programming (LP) to solve the relay selection problem and to derive the core solution of the game. The results reveal that adopting the proposed coalitional relaying game can potentially double battery lifetime, in an era where the next wave of next generation handsets will be more energy demanding supporting sophisticated services and applications. The second scenario investigates demand response in smart grid applications, which is also gaining momentum under the umbrella of 5G, which is a promising approach urging end-users to consume electricity more evenly during nonpeak hours of the day. Again, we resort to game theory and picture the strategic interactions between the electric utility company and the potential end-users as an extensive form game. Two real-time demand response programmes are addressed, namely Day-Ahead Pricing (DAP) and convex pricing tariffs. The response of price-aware residential consumers to these programmes is formulated as Mixed Integer Linear Programming (MILP) or Quadratic Programming (QP) problem, which optimally schedule their smart home appliances so as to minimise their daily electricity expenses while satisfying their daily energy needs and comfort levels. The results demonstrate that implementing the DAP programme can reduce the Peakto- Average Ratio (PAR) of demand by up to 71% and cut smart households bill by 32%. Moreover, applying real-time convex pricing tariffs can push these performance metrics even further, achieving 80% PAR reduction and more than 50% saving on the household electricity bill.