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Price of Stability

下一节:Lecture note 10 Local Search

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Price of Stability课程教案、知识点、字幕

为了刻画Nash平衡解偏离社会最优的程度

我们定义Price of stability

稳定的代价

定义为最好的Nash平衡对应的目标值

与社会最优解的目标值的比值

一个基本问题

如何确定稳定的代价

我们来看一个例子

下图中每个代理有2条路可以选择

代理i可以从s出发

经过ti到达t

费用为1/i

或者用右边的边直接到达t

这条边的费用为1+ε

社会最优为所有代理选择右边的边

总费用为1+ε

而这个例子有唯一的Nash平衡

每个代理都选择另外一条自己的路

总费用为1+1/2+…+1/k

令这个和为H(k)

那么其稳定的代价为H(k)/(1+ε)

我们先来回答

组播传输问题Nash平衡解的存在性问题

下面的动态的最优反应算法

可以求得组播传输问题的Nash平衡

首先令k个代理选择任意一条s-t的路

如果当前状态不是一个Nash平衡

那么有个代理j可以选择另外一条路

而花费更少的费用

那么就更新代理j的路线

最后 返回每个代理所选择的路线

证明 考虑路的集合P_1,…,P_k

令x_e为使用边e的路的数目

令Φ(P_1,…,P_k)=Σc_eH(x_e) 它是一个势函数

其中H函数定义为

H(0)=0

H(k)=i从1到k Σ1/i

因为只有有限多的路

那么我们只需要证明

Φ在算法中是严格下降的

那么算法执行过程中

不会回到已出现过的状态

必然有限步终止

考虑在算法的某一步中

代理j从路P_j转换到路P_j'

代理j进行路的转换

对于在P_j'中 而不在P_j中的边f

原有x_f个使用者

现在增加了一个使用者

共有x_f+1人

每人需要承担c_f/(x_f+1)的费用

那么代理j增加的费用为

对这些f对应的费用求和

对于在P_j中 而不在P_j'中的边e

原有x_e个使用者

代理j少承担了c_e/(x_e)的费用

那么代理j减少的费用为

对这些e对应的费用求和

代理j从路P_j转换到路P_j'

一定是费用增加的量小于费用减少的量

再来考虑势函数的变化

变化前后

对于在P_j'中 而不在P_j中的边f

Φ增加了H(x_f+1)-H(x_f)

经过计算

Φ增加的总量

恰为代理j增加的费用的总和

对于在P_j中 而不在P_j'中的边e

Φ减少了H(x_e)-H(x_e-1)

计算一下

Φ减少的总量

恰为代理j减少的费用的总和

由上面的讨论可知

Φ是严格下降的

下面我们来讨论稳定的代价

令C(P_1,…,P_k)为选择路P_1,…,P_k时的总费用

我们将证明

C(P_1,…,P_k)≤Φ(P_1,…,P_k)≤H(k)C(P_1,…,P_k)

证明 令x_e为这些路中使用边e的路的数目

令E^+为至少出现在一条路上的边的集合

那么C(P_1,…,P_k)=对E^+中边e

其费用c_e的总和

小于等于对E^+中的边e

其费用c_e乘以H(x_e)的总和

这是因为H(x_e)≥1

它又≤H(k)

因此 上式≤对E^+中的边e

其费用c_e乘以H(k)的总和=H(k)C(P_1,…,P_k)

下面来证明主定理

存在一个Nash平衡

其总费用至多是社会最优的H(k)倍

令(P_1^*,…,P_k^*)为社会最优所选择的路径

从这个状态开始

运行最优反应算法

得到一个Nash平衡(P_1,…,P_k)

因为Φ是严格单调递减的

所以Φ(P_1,…,P_k)≤Φ(P_1^*,…,P_k^*)

由之前所得的结果 我们有

C(P_1,…,P_k)≤Φ(P_1,…,P_k)≤ Φ(P_1^*,…,P_k^*)≤H(k)C(P_1^*,…,P_k^*)

因此 命题得证

总结一下我们得到的结果

对于k个代理的组播传输问题

如果边上的费用是平均承担的

总存在一个Nash平衡

对于稳定的代价

最好的Nash平衡的总费用

不超过社会最优的H(k)倍

一个基础性的问题

是否可以在多项式时间

找到一个Nash平衡呢

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1 Introduction of Algorithm

-1.1 Introduction

--Introduction

-1.2 A First Problem: Stable Matching

--A First Problem: Stable Matching

-1.3 Gale-Shapley Algorithm

--Gale-Shapley Algorithm

-1.4 Understanding Gale-Shapley Algorithm

--Understanding Gale-Shapley Algorithm

-Homework1

-Lecture note 1

--Lecture note 1 Introduction of Algorithm

2 Basics of Algorithm Analysis

-2.1 Computational Tractability

--Computational Tractability

-2.2 Asymptotic Order of Growth

--Asymptotic Order of Growth

-2.3 A Survey of Common Running Times

--A Survey of Common Running Times

-Homework2

-Lecture note 2

--Lecture note 2 Basics of Algorithm Analysis

3 Graph

-3.1 Basic Definitions and Applications

--Basic Definitions and Applications

-3.2 Graph Traversal

--Graph Traversal

-3.3 Testing Bipartiteness

--Testing Bipartiteness

-3.4 Connectivity in Directed Graphs

--Connectivity in Directed Graphs

-3.5 DAG and Topological Ordering

--DAG and Topological Ordering

-Homework3

-Lecture note 3

--Lecture note 3 Graph

4 Greedy Algorithms

-4.1 Coin Changing

--Coin Changing

-4.2 Interval Scheduling

--Interval Scheduling

-4.3 Interval Partitioning

--Interval Partitioning

-4.4 Scheduling to Minimize Lateness

--Scheduling to Minimize Lateness

-4.5 Optimal Caching

--Optimal Caching

-4.6 Shortest Paths in a Graph

--Shortest Paths in a Graph

-4.7 Minimum Spanning Tree

--Minimum Spanning Tree

-4.8 Correctness of Algorithms

--Correctness of Algorithms

-4.9 Clustering

--Clustering

-Homework4

-Lecture note 4

--Lecture note 4 Greedy Algorithms

5 Divide and Conquer

-5.1 Mergesort

--Mergesort

-5.2 Counting Inversions

--Counting Inversions

-5.3 Closest Pair of Points

--Closest Pair of Points

-5.4 Integer Multiplication

--Integer Multiplication

-5.5 Matrix Multiplication

--Video

-5.6 Convolution and FFT

--Convolution and FFT

-5.7 FFT

--FFT

-5.8 Inverse DFT

--Inverse DFT

-Homework5

-Lecture note 5

--Lecture note 5 Divide and Conquer

6 Dynamic Programming

-6.1 Weighted Interval Scheduling

--Weighted Interval Scheduling

-6.2 Segmented Least Squares

--Segmented Least Squares

-6.3 Knapsack Problem

--Knapsack Problem

-6.4 RNA Secondary Structure

--RNA Secondary Structure

-6.5 Sequence Alignment

--Sequence Alignment

-6.6 Shortest Paths

--Shortest Paths

-Homework6

-Lecture note 6

--Lecture note 6 Dynamic Programming

7 Network Flow

-7.1 Flows and Cuts

--Flows and Cuts

-7.2 Minimum Cut and Maximum Flow

--Minimum Cut and Maximum Flow

-7.3 Ford-Fulkerson Algorithm

--Ford-Fulkerson Algorithm

-7.4 Choosing Good Augmenting Paths

--Choosing Good Augmenting Paths

-7.5 Bipartite Matching

--Bipartite Matching

-Homework7

-Lecture note 7

--Lecture note 7 Network Flow

8 NP and Computational Intractability

-8.1 Polynomial-Time Reductions

--Polynomial-Time Reductions

-8.2 Basic Reduction Strategies I

--Basic Reduction Strategies I

-8.3 Basic Reduction Strategies II

--Basic Reduction Strategies II

-8.4 Definition of NP

--Definition of NP

-8.5 Problems in NP

--Problems in NP

-8.6 NP-Completeness

--NP-Completeness

-8.7 Sequencing Problems

--Sequencing Problems

-8.8 Numerical Problems

--Numerical Problems

-8.9 co-NP and the Asymmetry of NP

--co-NP and the Asymmetry of NP

-Homework8

-Lecture note 8

--Lecture note 8 NP and Computational Intractability

9 Approximation Algorithms

-9.1 Load Balancing

--Load Balancing

-9.2 Center Selection

--Center Selection

-9.3 The Pricing Method: Vertex Cover

--The Pricing Method: Vertex Cover

-9.4 LP Rounding: Vertex Cover

--LP Rounding: Vertex Cover

-9.5 Knapsack Problem

--Knapsack Problem

-Homework9

-Lecture note 9

--Lecture note 9 Approximation Algorithms

10 Local Search

-10.1 Landscape of an Optimization Problem

--Landscape of an Optimization Problem

-10.2 Maximum Cut

--Maximum Cut

-10.3 Nash Equilibria

--Nash Equilibria

-10.4 Price of Stability

--Price of Stability

-Homework10

-Lecture note 10

--Lecture note 10 Local Search

11 Randomized Algorithms

-11.1 Contention Resolution

--Contention Resolution

-11.2 Linearity of Expectation

--Linearity of Expectation

-11.3 MAX 3-SAT

--MAX 3-SAT

-11.4 Chernoff Bounds

--Chernoff Bounds

-Homework11

-Lecture note 11

--Lecture note 11 Randomized Algorithms

Exam

-Exam

Price of Stability笔记与讨论

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