Вычислительные методы анализа динамических игр с остовным деревом в изменяющихся во времени сетях
Как цитировать
Аннотация
Игры с динамическим охватывающим деревом приобрели популярность как надежный подход к исследованию распределения ресурсов и взаимодействия стратегий в изменяющихся во времени сетях. Коммутативные сети динамичны, и основное внимание уделяется разработке новых вычислительных методов для их анализа, включая алгоритмы коррекции равновесий Нэша, а также определения структурных свойств оптимальных стратегий. Таким образом, мы разрабатываем набор масштабируемых алгоритмов, способных решать большие задачи с динамическим связующим деревом, заимствуя передовые методы из теории графов, оптимизации и теории игр. Наши методы являются новыми в том смысле, что они учитывают динамику сети, о которой идет речь, благодаря использованию сложных структур данных, что позволяет избежать существующих методов. Таким образом, они позволяют ускорить вычисления. Такая теория глубоко укоренилась в реальных условиях. Предложенный вычислительный фреймворк позволяет расширить область применения динамических игр с остовными деревьями в области транспорта и логистики, социальных сетей и инфраструктурных систем. Мы демонстрируем эффективность наших алгоритмов с помощью обширных численных экспериментов как на синтетических, так и на реальных наборах данных, демонстрируя их способность выявлять ключевые моменты стратегического поведения игроков в динамических сетевых условиях.
Ключевые слова
Библиографические ссылки
Alon N., Milman V.D. λ1, isoperimetric inequalities for graphs, and superconcentrators // Journal of combinatorial theory. 1985. Series B. № 38(1). рр. 73-88.
Anshelevich E., Dasgupta A., Kleinberg J., Tardos E., Wexler T., Roughgarden T. The price of stability for network design with fair cost allocation // SIAM journal on computing. 2008. № 38(4). рр. 1602-1623.
Barabási A.L., Albert R. Emergence of scaling in random networks // Science. 1999. № 286(5439). рр. 509-512.
Bollobás B., Riordan O. The diameter of a scale-free random graph // Combinatorica. 2004. № 24(1). рр. 5-34.
Borgs C., Chayes J., Daskalakis C., Roch, S. First to market is not everything: an analysis of preferential attachment with fitness // Mat. of the XXXIX Annual ACM symposium on theory of computing. 2007. pp. 135-144.
Fabrikant A., Luthra A., Maneva E., Papadimitriou C.H., Shenker S. On a network creation game // Mat. of the XXII Annual symposium on principles of distributed computing. 2003. pp. 347-351.
Garg N., Konjevod G., Ravi R. A polylogarithmic approximation algorithm for the group Steiner tree problem // Journal of algorithms. 2000. № 37(1). рр. 66-84.
Kleinberg J.M. Navigation in a small world // Nature. 2000. № 406(6798). рр. 845-845.
Koutsoupias E., Papadimitriou C. Worst-case equilibria // Mat. of the symposium on theoretical aspects of computer science. B., Heidelberg: Springer, 1999. pp. 404-413
Liben-Nowell D., Kleinberg J. The link-prediction problem for social networks // Journal of the American Society for information science and technology. 2007. № 58(7). рр. 1019-1031.
Nash J.F. Equilibrium points in n-person games // Mat. of the National Academy of Sciences. 1950. № 36(1). рр. 48-49.
Price D.D.S. (1976). A general theory of bibliometric and other cumulative advantage processes // Journal of the American Society for information science and technology. 1976. № 27(5). рр. 292-306.
Roughgarden T. Selfish routing and the price of anarchy // MIT Press. 2005. 240 p.
Tardos É., Wexler T. Network formation games and the potential function method // Algorithmic game theory. 2007. pp. 487-516.
Watts D.J., Strogatz S.H. Collective dynamics of 'small-world' networks // Nature. 1998. № 393(6684). рр. 440-442.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Метрики
Лицензия

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.