A Graph-Theoretic Equilibrium Analysis of Attacker-Defender Game on Consensus Dynamics Under $\mathcal {H}_2$ Performance Metric
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a game-theoretic framework for improving the resilience of the consensus algorithm, under the$\mathcal {H}_2$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$\mathcal {H}_2$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$\mathcal {H}_2$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 theeffective centerof 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».