МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Вычислительные методы анализа динамических игр с остовным деревом в изменяющихся во времени сетях

Авторы

  • Чжуосинь Лю Санкт-Петербургский государственный университет
  • Че Сун Санкт-Петербургский государственный университет

Как цитировать

ГОСТ Лю Ч., Сун Ч. Вычислительные методы анализа динамических игр с остовным деревом в изменяющихся во времени сетях // Управление образованием: теория и практика. 2024. Т. 14. № 11-2. С. 238-246.
APA Лю, Ч. & Сун, Ч. (2024). Вычислительные методы анализа динамических игр с остовным деревом в изменяющихся во времени сетях. Управление образованием: теория и практика, 14(11-2), 238-246.

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

алгоритмы построения графов равновесие Нэша динамические игры со связующим деревом сети зависящие от времени теория вычислительных игр

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

2024-11-30

Выпуск

Раздел

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Метрики

226 просмотров
152 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные