MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097637184 · doi:10.1109/tnse.2020.3035964

A Graph-Theoretic Equilibrium Analysis of Attacker-Defender Game on Consensus Dynamics Under $\mathcal {H}_2$ Performance Metric

2020· article· en· W3097637184 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNash equilibriumNotationNetwork topologyNorm (philosophy)Metric (unit)Discrete mathematicsGame theoryGraphComputer scienceTheoretical computer scienceGraph theoryMathematicsCombinatoricsMathematical economicsComputer networkEngineeringArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a game-theoretic framework for improving the resilience of the consensus algorithm, under the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {H}_2$</tex-math></inline-formula> performance metric, in the presence of a strategic attacker. In this game, an attacker selects a subset of nodes in the network to inject attack signals. Its objective is to maximize the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {H}_2$</tex-math></inline-formula> norm of the system from the attack signal to the output of the system. The defender improves the resilience of the system by adding self-feedback loops to certain nodes of the network to minimize the system's norm. We investigate the interplay between the equilibrium strategies of the game and the underlying connectivity graph, using the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {H}_2$</tex-math></inline-formula> performance metric as the game pay-off. The equilibrium of the (zero-sum) attacker-defender game determines the optimal location of the defense nodes in the network. The existence of a Nash equilibrium for consensus dynamics is studied under undirected and directed network topologies. For the cases where the attacker-defender game does not admit a Nash equilibrium, the Stackelberg equilibrium of the game is studied with the defender as the game leader. Our results indicate that the equilibrium strategies of the game are characterized by graph-theoretic notions such as network centrality metrics. In particular, we show that the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">effective center</i> of the graph, a new network centrality measure, captures the optimal location of defense nodes in undirected networks. In directed networks, however, the optimal locations of defenders are those nodes with small in-degrees. The theoretical results are applied to the design of a resilient formation of vehicle platoons.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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