Inter-Session Network Coding with Strategic Users: A Game-Theoretic Analysis of the Butterfly Network
Notice bibliographique
Résumé
We analyze inter-session network coding in a wired network using game theory. We assume that users are selfish and act as strategic players to maximize their own utility, which leads to a resource allocation game among users. In particular, we study a butterfly network, where a bottleneck link is shared by network coding and routing flows. We assume that network coding is performed using pairwise XOR operations. We prove the existence of Nash equilibrium for a wide range of utility functions. We also show that the number of Nash equilibria can be large (even infinite) for certain choices of parameters. This is in sharp contrast to a similar game setting with traditional packet forwarding, where the Nash equilibrium is always unique. We characterize the worst-case efficiency bound, i.e., the Price-of-Anarchy (PoA), compared to an optimal and cooperative network design. We show that by using a discriminatory pricing scheme which charges encoded and forwarded packets differently, we can improve the PoA in comparison with the case where a single pricing scheme is used. However, even when a discriminatory pricing scheme is used, the PoA is still worse than for the case when network coding is not applied. This implies that, although inter-session network coding can improve performance compared to routing, it is much more sensitive to users' strategic behavior.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».