46、网络行业经济价值与互联成本分配分析

网络行业经济价值与互联成本分配分析

1. 本地环路非捆绑接入的灵活性经济价值

在许多欧洲国家,传统电话运营商曾在电信市场占据垄断地位,其铜缆基础设施早已全面铺设并完成投资,这为其带来了无形的市场优势。通过本地环路非捆绑接入(LLU),监管机构强制要求主导运营商允许其他授权运营商(OLO)利用现有网络连接客户,OLO 需按客户数量向主导运营商支付费用,以反映其使用网络的成本。

1.1 OLO 业务案例分析

一般情况下,对于 OLO 而言,在大多数策略中,当其在 OLO 市场的份额至少达到 40%(占总市场的 6%)时,业务案例才会呈现积极态势。蒙特卡罗模拟中不同策略下的净现值(NPV)结果表明,若至少向 OLO 提供基本接入(BA),业务案例出现负面情况的可能性极低;若同时提供两种 LLU 服务,可获得更高的收益。敏感性分析显示,市场份额无疑是模拟中最重要的不确定参数。

1.2 传统投资分析的局限性与解决方案

传统投资分析技术无法考虑到 OLO 在选择连接客户方面的灵活性,也难以衡量这种灵活性的价值。然而,这种价值至关重要。一方面,额外的灵活性会对主导运营商的公平市场竞争造成不利影响;另一方面,若不采取相应措施,OLO 就缺乏部署自有新设备的动力。解决这一问题的方法是运用实物期权,将灵活性和管理期权的价值纳入业务案例中。

1.3 技术经济模型与灵活性价值

通过构建技术经济模型,估算了 OLO 在现有铜缆网络基础上为客户提供连接的成本,并采用实物期权估值方法计算出 OLO 的期权价值。在假设情况下,每条线路每月的期权价值高达 9 欧元,这一价值不容忽视。当 OLO 在 OLO 市场的份额达到

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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