További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

Hasonló dokumentumok
1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok

Online migrációs ütemezési modellek

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

Általános algoritmustervezési módszerek

Sarokba a bástyát! = nim

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra:

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Approximációs algoritmusok

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

JÁTÉKELMÉLET A KÖZLEKEDÉSBEN

1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007

Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009

Algoritmuselmélet 18. előadás

Összefoglalás és gyakorlás

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1.

Az optimális megoldást adó algoritmusok

Dijkstra algoritmusa

Matematika B4 VIII. gyakorlat megoldása

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió

SHk rövidítéssel fogunk hivatkozni.

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Példa Hajtsuk végre az 1 pontból a Dijkstra algoritmust az alábbi gráfra. (A mátrixban a c i j érték az (i, j) él hossza, ha nincs él.

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Operációkutatás vizsga

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Minimális feszítőfák Legyen G = (V,E,c), c : E R + egy súlyozott irányítatlan gráf. Terjesszük ki a súlyfüggvényt a T E élhalmazokra:

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Analízis II. Analízis II. Beugrók. Készítette: Szánthó József. kiezafiu kukac gmail.com. 2009/ félév

GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A számítástudomány alapjai

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Háromszögek fedése két körrel

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

Alkuegyensúlyok és stabil halmazok

2014. november Dr. Vincze Szilvia

1. A k-szerver probléma

A lineáris programozás alapjai

Operációkutatás vizsga

Alap fatranszformátorok II

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a

HÁZI FELADATOK. 1. félév. 1. konferencia A lineáris algebra alapjai

Ládapakolási játékok

Függvények határértéke, folytonossága FÜGGVÉNYEK TULAJDONSÁGAI, SZÉLSŐÉRTÉK FELADATOK MEGOLDÁSA

A fontosabb definíciók

Diszkrét matematika 2. estis képzés

HÁLÓZAT Maximális folyam, minimális vágás

4. Laplace transzformáció és alkalmazása

Elmaradó óra. Az F = (V,T) gráf minimális feszitőfája G-nek, ha. F feszitőfája G-nek, és. C(T) minimális

Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben

Opkut deníciók és tételek

Nemlineáris programozás 2.

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

A szimplex algoritmus

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

N-személyes játékok. Bársony Alex

Analízis I. beugró vizsgakérdések

Példa Hajtsuk végre az 1 pontból a Dijkstra algoritmust az alábbi gráfra. (A mátrixban a c i j érték az (i, j) él hossza, ha nincs él.

Javítókulcs, Válogató Nov. 25.

Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

E-tananyag Matematika 9. évfolyam Függvények

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Gyakorló feladatok Alkalmazott Operációkutatás vizsgára. További. 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén!

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

4.2. Tétel: Legyen gyenge rendezés az X halmazon. Legyen továbbá B X, amelyre

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

Matematika A1a Analízis

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

Routing protokollok hatékonysága

Számsorok. 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) n=1 = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az. a n

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

Diszkrét matematika 2.C szakirány

A változó költségek azon folyó költségek, amelyek nagysága a termelés méretétől függ.

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA

bármely másikra el lehessen jutni. A vállalat tudja, hogy tetszőlegesen adott

= x + 1. (x 3)(x + 3) D f = R, lim. x 2. = lim. x 4

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás. Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor november 29.

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

Rasmusen, Eric: Games and Information (Third Edition, Blackwell, 2001)

8. feladatsor. Kisérettségi feladatsorok matematikából. 8. feladatsor. I. rész

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)}

Diszkrét matematika 2.

Átírás:

További forgalomirányítási és szervezési játékok 1. Nematomi forgalomirányítási játék A forgalomirányítási játékban adott egy hálózat, ami egy irányított G = (V, E) gráf. A gráfban megengedjük, hogy két pont között több él is vezessen. Továbbá adottak (s 1, t 1, r 1 ),..., (s k, t k, r k ) igények, amik arra vonatkoznak, hogy a hálózatban szállítsunk el r i adatmennyiséget az s i pontból a t i pontba. A továbbiakban P i jelöli az s i -ből t i -be vezető utak halmazát. A forgalom költségét az élekhez rendelt költségfüggvények adják meg, minden élhez definiált egy c e (x) nemnegatív, folytonos, monoton növekvő költségfüggvény, amely azt adja meg mekkora az élen a késedelem, ha az élen átmenő forgalom x. Tehát egy forgalomirányítási játékot egy (G, r, c) hármas definiál. A nematomi játékban az egyes igények nem egy-egy játékosnak felelnek meg, hanem minden igényhez nagyon sok játékos tartozik, az egyes játékosok által igényelt adatmennyiség tetszőlegesen kicsi lehet. Ennek megfelelően az r i adatmennyiséget tetszőlegesen szétoszthatjuk a P i halmazba eső utakon. A játék egy megoldása egy hálózati folyam lesz, ahol minden élre megadjuk az élen átmenő adatmennyiséget (ami az élen átmenő utakhoz rendelt adatmennyiségek összege). A Nash egyensúlyi helyzet definiálásához jelölje egy tetszőleges f folyamra az e élen átmenő teljes adatmennyiséget f e. Ekkor az él késedelemi költsége c e (f e ). Továbbá egy P út költsége c P (f) = e P c e (f e ) az útra eső élek összköltsége. Egy folyam Nash egyensúly, ha egyik játékosnak sem éri meg változtatni az általa választott útvonalon, feltéve, hogy a többi játékos nem változtat, azaz P i egyetlen kiválasztott útjáról sem érdemes áttérni egy kis résznek egy másik P i -beli útra. Ez a c e függvények folytonossága miatt az alábbi formális definícióhoz vezet. Definíció Egy (G, r, c) nematomi forgalomirányítási játékra egy f folyam Nash egyensúly, ha minden i-re minden olyan P, P P i útra, ahol P -hez adatforgalom van rendelve c P (f) c P (f). A Nash egyensúly egy öncélú egyensúlyi helyzet, amelyben minden játékos csak a saját célját veszi figyelembe. A szociális optimum ezzel szemben egy koordinált megoldás, amely a teljes költséget minimalizálja. A forgalomirányítási játékban egy folyam teljes költségét a e E f e c e (f e ) összeg adja meg (az adott e élen a késedelem c e (f e ) és ezt f e adatmennyiség, azaz játékos

szenvedi el). Tehát az optimális folyam az, ami ezt a célfüggvényt minimalizálja. Az anarchia és a stabilitás ára azt vizsgálja mennyivel kaphatunk jobb eredményt a koordinált optimális megoldásban, mint a koordinálatlan Nash egyensúlyban. Definíció Egy (forgalomirányítási) játékban az anarchia ára a Nash egyensúlyi helyzetekben számolt teljes költségeknek és a szociális optimum teljes költségének a hányadosának a maximuma. Definíció Egy (forgalomirányítási) játékban a stabilitás ára a Nash egyensúlyi helyzetekben számolt teljes költségeknek és a szociális optimum teljes költségének a hányadosának a minimuma. Pigou példa Vegyük a hálózatot, ahol két él van s és t között, a felső él költsége 1, az alsó él költsége x. Egy egységnyi adatmennyiséget küldünk át a nematomi forgalomirányítási játékban s és t között. Ha egy folyamban valamennyi ε mennyiséget küldünk a felső élen, akkor ott a költség 1, alul a költség 1 ε, tehát a folyam nem Nash egyensúly. Így az egyetlen egyensúlyi helyzet, ha a teljes forgalom az alsó élen megy. Ennek teljes költsége 1. Igazolható, hogy a szociális optimum a forgalom felét a felső, felét az alsó élen küldi. Ennek teljes költsége 1/2 1 + 1/2 1/2 = 3/4. Tehát erre a példára mind az anarchia mind pedig a stabilitás ára 4/3. Braess paradoxon Vegyük a hálózatot, ahol négy pont van s, u, v, t és négy él (s, u), (s, v), (u, t), (v, t). Az élek költségfüggvényei c (s,u) = c (v,t) = x és c (s,v) = c (u,t) = 1. Egy egységnyi adatmennyiséget küldünk át a nematomi forgalomirányítási játékban s és t között. Az egyetlen Nash egyensúly az, hogy a forgalom fele a felső úton (s, u, t) a másik fele az alsó úton (s, v, t) megy, ekkor mindkét lehetséges úton egyenlő a késedelem. Az egyensúlyban mindkét úton 1 + 1/2 a késedelem, így a teljes költség 3/2. Most vegyünk fel egy új 0 költségű (u, v) élet a hálózatba. Ekkor az egyetlen Nash egyensúly a teljes forgalmat az s, u, v, t úton küldi. Az új él miatt a régi Nash egyensúly nem egyensúlyi helyzet, mert abban az s, u, v, t út költsége 1, ami kisebb, mint a használt utak költsége. Az úton a késedelem 2, és a teljes késedelem is 2. Tehát a 0 költségű él felvétele növelte a Nash egyensúly költségét. A megoldás létezésének vizsgálatához felhasználhatóak a marginális költségfüggvények. Egy c e (x) élköltséghez a marginális élfüggvény x c e (x) deriváltja, azaz c e(x) = (x c e (x)). A marginális célfüggvényekre teljesül a következő érdekes összefüggés.

Marginális élköltségek lemmája Legyen (G, r, c) egy olyan nematomi játék, amelyben minden e élre x c e (x) konvex és folytonosan differenciálható. Ekkor egy f folyam akkor és csak akkor szociális optimum a (G, r, c) játékra nézve, ha Nash egyensúly a (G, r, c ) játékra nézve, ahol c a marginális költségfüggvényeket jelöli. A lemma alapján (a vizsgált költségeket véve a marginális célfüggvényeknek és az integrált értékek minimumát keresve) igazolható a következő tétel. Unicitás és egzisztencia tétel Legyen (G, r, c) egy nematomi forgalomirányítási játék. Ekkor A játéknak van legalább egy Nash egyensúlyi helyzete. Ha f és f Nash egyensúlyi helyzetek, akkor c e (f e ) = c e (f e) teljesül minden e élre. 2. Atomi forgalomirányítási játék Az atomi forgalomirányítási játék hasonló a nematomi játékhoz, a különbség az, hogy az egyes igények egy játékost és az ahhoz tartozó sávszélességigényt jelentik nem pedig sok játékos összeségét. Ennek megfelelően egy kérés kiszolgálásához egy úton kell a teljes r i sávszélességet lefoglalni, és nem lehet szétosztani több út között. Itt csak tiszta stratégiákat vizsgálunk, nem engedjük meg, hogy a játékos több út között válasszon bizonyos valószínűséggel. Ennek megfelelően a szociális optimumban is csak olyan megoldásokat vizsgálunk, amelyek az i játékosra egy adott útvonalon foglalják le az r i sávszélességet és a Nash egyensúly fogalma is változik. Definíció Egy (G, r, c) atomi forgalomirányítási játékra egy f folyam Nash egyensúly, ha minden i-re és P P i útra, c P (f) c P (f ), ahol P az f-ben az i által választott út, és f az a folyam, amelyet úgy kapunk f-ből, hogy az i játékos választását kicseréljük P -ről P -re. Példa: Vegyünk egy kétirányú háromszöget, amelynek csúcsai u, v, w az élekhez rendelt költségfüggvények. c (v,u) = c (w,u) = 0 és c (u,v) = c (u,w) = c (v,w) = c (w,v) = x. A játékban négy játékos van, mindenki 1 adatmennyiséget akar átküldeni, a következő kezdő és célpontokkal u v, u w, w v, v w. Az optimális stratégia, ami Nash egyensúlyi helyzet is, ha minden játékos a közvetlen élet választja. Ekkor minden élen a késedelem 1, a teljes

költség 4. Másrészt egyszerűen látszik, hogy az is egy Nash egyensúly, ha mindenki két élen keresztül küldi a forgalmat az (u, w, v), (u, v, w), (w, u, v) és (v, u, w) utakon. Ennek a költsége 10, így azt kapjuk, hogy erre a példára az anarchia ára 10/4. Bizonyítás nélül megjegyezzük, hogy az atomi forgalomirányítási játék esetén előfordulhat, hogy egy játékban tiszta stratégiák mellett nincs Nash egyensúly. Másrészt bizonyos speciális esetekben igazolható Nash egyensúly létezése, amint azt az alábbi bizonyítás nélkül vett tételek mutatják. Tétel Legyen (G, r, c) egy olyan atomi forgalomirányítási játék, amelyben minden r i egyenlő egy adott pozitív R konstanssal. Ekkor (G, r, c)-nek van legalább egy Nash egyensúlyi helyzete. Tétel Legyen (G, r, c) egy olyan atomi forgalomirányítási játék, amelyben minden c e = a e x + b e valamilyen nemnegatív a e és b e értékekre. Ekkor (G, r, c)-nek van legalább egy Nash egyensúlyi helyzete. 3. Shapley féle hálózatépítő játék A Shapley féle hálózatépítő játék esetén adott egy irányított G gráf, és az élek mindegyikének van egy c e nemnegatív költsége. Továbbá adott k játékos az i-dik játékos az s i pontból a t i pontba akar csomagokat szállítani, ehhez egy utat választ ki a gráfban a két pont között. Miután minden játékos kiválasztja a saját P i utját, vesszük a kiválasztott hálózatot, ami i P i. A megkonstruált hálózat költsége a benne levő élek költségeinek összege. Feltesszük, hogy ez a költség a felhasználás arányában oszlik meg a játékosok között, azaz ha egy játékosra P i tartalmaz egy e élet, akkor a játékos c e /f e értéket fizet érte, ahol f e azon játékosok száma, akik olyan utat választottak, amelyek tartalmazzák az e élet. A játékban a tiszta stratégiákat vizsgáljuk. Nash egyensúly egy olyan útválasztása a játékosoknak, ahol egyik játékos sem tudja csökkenteni a költségét, ha másik utat választ. A szociális optimum a minimális költségű részgráf, amelyben minden játékos kérése kielégíthető. Példa az anarchia árára: Vegyünk egy két pontból s, t-ből álló hálózatot, amelyeket két párhuzamos (s, t) él köt össze, ahol a felső él költsége k az alsó él költsége 1 + ε. A játékban egy Nash egyensúlyi helyzet, ha minden játékos a drágább felső élet választja. Ekkor mindenki 1 költséget kap a teljes k költségből, így ha valaki áttérne a másik élre és azt egyedül fizetné, akkor növekedne a költsége. Az optimális megoldásban mindenki az alsó élet

választja és a költség 1 + ε. Megjegyezzük ez is egy Nash egyensúly. Tehát a példán az anarchia ára tetszőlegesen közel eshet k-hoz, a stabilitás ára viszont 1. Az alábbi példa mutatja, hogy a stabilitás árára sem adható a játékosok számától független konstans felső korlát. Példa a stabilitás árára: Vegyünk egy k + 2 pontból s 1,..., s k, t, v álló hálózatot a következő élekkel. Minden i = 1,..., k-ra megy egy (s i, t) él 1/i költséggel, továbbá (s i, v) él 0 költséggel, végül egy (v, t) él 1+ε költséggel. Az i-edik játékos s i -ből akar t-be csomagot küldeni. Ekkor a szociális optimumban az i-edik játékos az s i, v, t utat választja és a teljes hálózat költsége 1+ε. Másrészt ez nem Nash egyensúly. Egyszerűen látható, hogy egyetlen olyan útválasztás sem lehet Nash egyensúly, amelyben valahány játékos használja a (v, t) élet. Tegyük fel, hogy i játékos használja az élet, ekkor fejenként (1 + ε)/i a költségük. Viszont közülük a legnagyobb azonosítójú játékos esetén a közvetlen t-be vezető út költsége legfeljebb 1/i, így megéri neki inkább azt az utat választani. Tehát az egyetlen Nash egyensúlyi helyzet az,a miben minden játékos a közvetlen utat választja, és ennek költsége k i=1 1/i log k. Irodalom [1] T. Roughgarden, Routing Games, Chapter 18 in Algorithmic Game Theory, 2007 http://theory.stanford.edu/~tim/papers/rg.pdf [2] T. Roughgarden and E. Tardos, Introduction to the Inefficiency of Equilibria, Chapter 17 in Algorithmic Game Theory, 2007. http://theory.stanford.edu/~tim/papers/ineff.pdf