MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128098252 · doi:10.6138/jit.2014.15.1.12

Equilibrium Flows and Path Dilation for a Network Forwarding Game

2014· article· en· W2128098252 sur OpenAlexaff
George Karakostas, Anastasios Viglas

Notice bibliographique

Revue網際網路技術學刊 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceShortest path problemPacket forwardingNode (physics)Path (computing)Network packetRouting (electronic design automation)Nash equilibriumRelayComputer networkFlow (mathematics)Flow networkMathematical optimizationGraphMathematicsTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a forwarding game on directed graphs where selfish nodes need to send certain amount of flow (packets) to specific destinations, possibly through several relay nodes. Each node has to decide whether to pay the cost of relaying flow as an intermediate node, given the fact that its neighbors can punish it for its non-cooperation. In this work we simplify the original network model, and provide the first experimental evaluation of these equilibria for different classes of graphs. We provide clear evidence that these equilibrium solutions are indeed significant and establish how these equilibria depend on various properties of the network such as average degrees and flow demand density. Our main results establish experimental bounds for the path dilation in this model: the average ratio of the routed flow cost at equilibrium over the cost of the optimal routing which would involve shortest path routing in our model.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue網際網路技術學刊Même sujetMobile Ad Hoc NetworksTravaux en français237 207