Load balancing games



Podobne dokumenty
11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

Układy równań i nierówności liniowych

Teoria gier. wstęp Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

Algebry skończonego typu i formy kwadratowe

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

10. Wstęp do Teorii Gier

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

Programowanie liniowe

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 10. Twierdzenie o pełności systemu aksjomatycznego KRZ

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.

Elementy Modelowania Matematycznego

Wstęp do projektowania mechanizmów

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Teoria gier. mgr Przemysław Juszczuk. Wykład 5 - Równowagi w grach n-osobowych. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

... [a n,b n ] kn [M 1,M 2 ], gdzie a i M 1, b i M 2, dla i {1,..., n}. Wówczas: [a 1,b 1 ] k [a n,b n ] kn =(a 1 b 1 a 1

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa

Ciągłość funkcji f : R R

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia

Matematyka dyskretna. 1. Relacje

Gry o sumie niezerowej

Teoria Gier i Optymalne Wykorzystanie Wspólnych Zasobów p. 1/4

7 Twierdzenie Fubiniego

Uwaga 1.2. Niech (G, ) będzie grupą, H 1, H 2 < G. Następujące warunki są równoważne:

Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone

Teoria gier. Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ

System BCD z κ. Adam Slaski na podstawie wykładów, notatek i uwag Pawła Urzyczyna. Semestr letni 2009/10

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

Jak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta

F t+ := s>t. F s = F t.

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

Matematyka dyskretna dla informatyków

Szeregowanie zadań. Wykład nr 3. dr Hanna Furmańczyk

Propedeutyka teorii gier

4. O funkcji uwikłanej 4.1. Twierdzenie. Niech będzie dana funkcja f klasy C 1 na otwartym podzbiorze. ϕ : K(x 0, δ) (y 0 η, y 0 + η), taka że

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Hyper-resolution. Śmieciarki w Manncheim

Wykład z równań różnicowych

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

Konstrukcja liczb rzeczywistych przy pomocy ciągów Cauchy ego liczb wymiernych

Ciągi komplementarne. Autor: Krzysztof Zamarski. Opiekun pracy: dr Jacek Dymel

Kodowanie i kompresja Tomasz Jurdziński Studia Wieczorowe Wykład Kody liniowe - kodowanie w oparciu o macierz parzystości

Ekonomia matematyczna - 1.2

Działanie grupy na zbiorze

1 Funkcje uniwersalne

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

Wartość Shapleya. Oskar Skibski. Institute of Informatics, University of Warsaw. 8 października 2012

Trzy razy o indukcji

Aukcje groszowe. Podejście teoriogrowe

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

Twierdzenie Kakutaniego Jarosław GÓRNICKI, Rzeszów

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

Zastosowania twierdzeń o punktach stałych

26 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136

Grzegorz Bobiński. Matematyka Dyskretna

1 Działania na zbiorach

Schemat rekursji. 1 Schemat rekursji dla funkcji jednej zmiennej

Ośrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,

Grzegorz Bobiński. Matematyka Dyskretna

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne.

Przykładami ciągów, które Czytelnik dobrze zna (a jeśli nie, to niniejszym poznaje), jest ciąg arytmetyczny:

9. Schematy aproksymacyjne

Definicja odwzorowania ciągłego i niektóre przykłady

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017

Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Analiza funkcjonalna 1.

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Logika i teoria mnogości Wykład 14

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi

Filtry i nety w przestrzeniach topologicznych

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY

Dowód pierwszego twierdzenia Gödela o. Kołmogorowa

Transkrypt:

Load balancing games Marcin Witkowski Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu 11 grudnia 2010 1 / 34

Szeregowanie zadań Przyporządkowanie zbioru zadań do zbioru maszyn, w ten sposób, aby obciążenie wśród maszyn było rozłożone możliwie równomiernie. Oznaczenia: n zadań J = {J 1, J 2,..., J n } = [n], m maszyn M = {M 1, M 2,..., M m } = [m], wektor czasów wykonywania p i = [p i1, p i2,..., p im ] T, całkowitego obciążenia maszyny l k. 2 / 34

Szeregowanie zadań Naszym celem będzie minimalizacja kryterium długości uszeregowania: Możliwe warianty: maszyny identyczne max k=1,...,m l k w i - wielkość zadania J i - czas jego wykonywania na najwolniejszej z maszyn. 3 / 34

Szeregowanie zadań Naszym celem będzie minimalizacja kryterium długości uszeregowania: Możliwe warianty: maszyny identyczne maszyny jednorodne max k=1,...,m l k w i - wielkość zadania J i - czas jego wykonywania na najwolniejszej z maszyn. 3 / 34

Szeregowanie zadań Naszym celem będzie minimalizacja kryterium długości uszeregowania: Możliwe warianty: maszyny identyczne maszyny jednorodne maszyny dowolne max k=1,...,m l k w i - wielkość zadania J i - czas jego wykonywania na najwolniejszej z maszyn. 3 / 34

4 / 34 Przykład

Teoria Gier Teoria gier to dział matematyki zajmujący się badaniem optymalnego zachowania w przypadku konfliktu interesów [Wikipedia]. W naszych rozważaniach będziemy zakładać, że: gracze dokonują samolubnych wyborów (zależy im jedynie na optymalizowaniu własnego kosztu) 5 / 34

Teoria Gier Teoria gier to dział matematyki zajmujący się badaniem optymalnego zachowania w przypadku konfliktu interesów [Wikipedia]. W naszych rozważaniach będziemy zakładać, że: gracze dokonują samolubnych wyborów (zależy im jedynie na optymalizowaniu własnego kosztu) gracze podejmują racjonalne wybory (nie wybierając ruchów pogarszających ich funkcję kosztu) 5 / 34

Teoria Gier Definicja (Gra strategiczna) Trójkę G =< N, (A i ), ( i ) > nazywamy grą strategiczną, gdzie: N - skończony zbiór graczy A i - zdefiniowany dla każdego gracza i N niepusty zbiór akcji, które może wykonać gracz i i - zdefiniowana dla każdego gracza i N relacja słabego porządku na zbiorze A = i N A i Wektor decyzji graczy nazwiemy profilem akcji graczy. 6 / 34

Teoria Gier Preferencje graczy będą modelowane przez funkcję kosztu U : A R, gdzie x y wtedy i tylko wtedy gdy U(x) U(y). W takim wypadku zamiast < N, (A i ), ( i ) > możemy zdefiniować grę jako < N, (A i ), (u i ) >. Kosztem socjalnym gry nazywamy miarę jakości rozwiązania z punktu widzenia użytkownika spoza systemu. W naszym przypadku będzie to całkowita długość uszeregowania. 7 / 34

Równowaga Nasha (NE) Definicja (Nash 1950) Gra osiąga stan równowagi Nasha jeżeli żaden z graczy i nie może zmienić wybranej akcji ai, tak aby poprawić wartość własnej funkcji kosztu pod warunkiem, że każdy inny gracz j wybierze swoją akcję aj. Inaczej mówiąc nawet gdyby gracz i znał wcześniej decyzje swoich przeciwników to nie zmieniłby swojej decyzji (przy racjonalnych zachowaniach graczy). Uwaga Jako stan równowagi uważamy wektor wyborów każdego z graczy spełniający powyższe warunki. 8 / 34

Silna równowaga (SE) Definicja (Aumann 1959) Gra osiąga stan silnej równowagi jeżeli nie można wybrać podzbioru zbioru graczy (koalicji) takiego, że w wyniku zmiany ich ruchów każdy z graczy z koalicji poprawi swoją wartość funkcji kosztu. Uwaga Jako stan silnej równowagi uważamy wektor wyborów każdego z graczy spełniający powyższe warunki. 9 / 34

Przykład - dylemat więźnia P N P 3, 3 0, 4 N 4, 0 1, 1 Tabela: Dylemat więźnia - P -przyzna się N - nie przyzna się 10 / 34

Przykład - dylemat więźnia P N P 3, 3 0, 4 N 4, 0 1, 1 Tabela: Dylemat więźnia - P -przyzna się N - nie przyzna się Gra ma unikalną równowagę Nasha (Przyzna,Przyzna). 10 / 34

Przykład - dylemat więźnia P N P 3, 3 0, 4 N 4, 0 1, 1 Tabela: Dylemat więźnia - P -przyzna się N - nie przyzna się Gra ma unikalną równowagę Nasha (Przyzna,Przyzna). Gra nie ma silnej równowagi. 10 / 34

Gra szeregująca zadania Definicja Grą szeregującą zadania nazywamy grę, w której zbiorem graczy jest zbiór zadań a dostępnym zbiorem akcji dla każdego gracza jest zbiór maszyn. Kosztem każdego z graczy jest obciążenie maszyny, którą wybrał a kosztem socjalnym jest całkowita długość uszeregowania. Stwierdzenie Przyporządkowanie A jest równowagą Nasha wtedy i tylko wtedy gdy i J, k M : l A(i) l k + p ik. 11 / 34

12 / 34 Gra szeregująca zadania - przykład

Gra szeregująca zadania - przykład a) NE 12 / 34

Gra szeregująca zadania - przykład a) NE b) SE 12 / 34

Gra szeregująca zadania - przykład a) NE b) SE OPT = 8 12 / 34

13 / 34 Gra szeregująca zadania - przykład 2

Dlaczego warto zajmować się grami? Nie zawsze mamy pełną kontrolę nad systemem. 14 / 34

Dlaczego warto zajmować się grami? Nie zawsze mamy pełną kontrolę nad systemem. Użytkownicy rywalizujący o zasoby (Internet): 14 / 34

Dlaczego warto zajmować się grami? Nie zawsze mamy pełną kontrolę nad systemem. Użytkownicy rywalizujący o zasoby (Internet): * Przeglądarki, rutery, serwery 14 / 34

Dlaczego warto zajmować się grami? Nie zawsze mamy pełną kontrolę nad systemem. Użytkownicy rywalizujący o zasoby (Internet): * Przeglądarki, rutery, serwery Samolubność - użytkownicy będą łamać ustalone zasady jeżeli będzie się to wiązać z ich zyskiem 14 / 34

Gry zgromadzeniowe (congestion games) Definicja (Rosenthal (1973)) Grami zgromadzeniowymi (ang. congestion games) nazywamy gry, w których wartość funkcji kosztu zależy tylko od liczby graczy, którzy wybiorą tę samą lub przecinającą się strategię. Niech A = i N A i będzie zbiorem wszystkich możliwych profili. Dla danego a A oraz j M, niech n j ( a) będzie liczbą graczy którzy w danym profilu wybrali obiekt j. Wtedy funkcja kosztu gracza i wynosi u i ( a) = j a i c j (n j ( a)). 15 / 34

Gry potencjalne (potencial games) Definicja (Funkcja porządkowo potencjalna) Funkcja Φ : A R jest funkcją porządkowo potencjalną dla gry G jeżeli a A ai,b i A i (Φ(b i, a i ) Φ(a i, a i ) < 0) (u i (b i, a i ) u i (a i, a i ) < 0), Definicja (Monderer and Shapley 1991) Gra G jest nazywana grą potencjalną (grą z potencjałem) jeżeli istnieje dla niej funkcja porządkowo potencjalna. 16 / 34

17 / 34

Congestion vs Potencial Twierdzenie (Monderer and Shapley 1994) Każda gra zgromadzeniowa jest grą potencjalną. Dowód. P(A) = n j (A) u j (l). j n i=1 Ai l=1 18 / 34

Congestion vs Potencial Definicja (Funkcja ściśle potencjalna) Funkcja Φ : A R jest funkcją ściśle potencjalną gry G jeżeli a A ai,b i A i Φ(b i, a i ) Φ(a i, a i ) = u i (b i, a i ) u i (a i, a i ). Twierdzenie Każda skończona gra potencjalna jest izomorficzna z pewną grą zgromadzeniową. 19 / 34

Gra szeregująca zadania Lemat Jeżeli czasy wykonania zadań są liczbami naturalnymi to funkcja postaci Φ(A) = m k=1 4 l k(a) jest funkcją porządkowo potencjalną dla gry szeregującej zadania. Dowód. Rozważmy przypadek kiedy pojedyncze zadanie zmienia wybór maszyny M 1 na inną M 2. Niech u i będzie zmianą funkcji kosztu wywołaną zmianą uszeregowania: u i = u i (M 2, a i ) u i (M 1, a i ) = l 2 ( a) + p i2 l 1 ( a). Zmiana funkcji Φ wyniesie wtedy: 20 / 34 Φ = 4 l 1( a) p i1 + 4 l 2( a)+p i2 4 l 1( a) 4 l 2( a)

Gra szeregująca zadania Lemat Funkcja postaci Φ(A) = m k=1 4 l k(a) jest funkcją porządkowo potencjalną dla gry szeregującej zadania. Dowód. Jeżeli u i < 0 l 2 ( a) + p i2 < l 1 ( a) l 2 ( a) + p i2 + 1 l 1 ( a). Dodatkowo l 1 ( a) p i1 + 1 l 1 ( a) (ponieważ p ik N + ). Z obu nierówności otrzymujemy: {4 l 1( a) p i1 4 l 1( a) 1, 4 l 2( a)+p i2 4 l 1( a) 1 } Φ 2 4 l 1( a) 1 4 l 1( a) = 2 4 l 1( a) 1 < 0 21 / 34

Gra szeregująca zadania Lemat (Even-dar, E., A. Kesselman, and Y. Mansour. 2003) Każda instancja gry równoważącej obciążenie posiada przynajmniej jeden stan równowagi Nasha. Dowód. Gra jest w stanie równowagi Nasha w punkcie, w którym funkcja porządkowo potencjalna osiąga (lokalne) minimum. 22 / 34

Cena anarchii (price of anarchy) Definicja Ceną anarchii nazywamy stosunek najgorszego rozwiązania będącego równowagą Nasha do rozwiązania optymalnego PoA(m) = max G G max P Nash(G) cost(p) opt(g) Podobna definicja dla silnej ceny anarchii. 23 / 34

Oszacowania - maszyny identyczne Podobne do ograniczenia zachłannego algorytmu Grahama Twierdzenie PoA(m) = ( 2 2 ) m + 1 Analogicznie do PoA instancja dla której Twierdzenie SPoA(m) = ( 2 2 ) m + 1 24 / 34

Oszacowania - maszyny identyczne Dowód. Obciążenie najbardziej obciążonej maszyny to nasz koszt. Najbardziej obciążona maszyna musi wykonywać co najmniej 2 zadania. Wtedy z warunku na równowagę Nasha otrzymujemy: l j l j p i cost(a) 1 2 cost(a) = 1 2 cost(a). Zauważmy teraz, że koszt optymalnego przyporządkowania nie może być mniejszy od równomiernego obciążenia wszystkich maszyn, stąd Stąd: 25 / 34 cost(a) opt(g) (m + 1)cost(A). 2m 2m ( m + 1 opt(g) = 2 2 ) opt(g). m + 1

Oszacowania - maszyny identyczne Dowód. Rozważmy następujące grę o n = 2m zadaniach takich, że: p 1 = = p m = 1 oraz p m+1 = p 2m = 1 m. Optymalnym rozwiązaniem jest uszeregowanie o długości 1 + 1 m. Rozważmy profil akcji graczy s postaci: i {1,..., m 2}, s i = M i s m 1 = s m = M m 1, s m+1 = = s 2m = M m. 26 / 34

Oszacowania - maszyny jednorodne Czumaj, Vöcking (2002) (rozwiązanie rekurencji) Twierdzenie PoA(m) = O ( log m ) log log m Fiat, Levy, Kaplan (2007) (analogicznie do dowodu Czumaja) Twierdzenie ( ) log m SPoA(m) = Θ (log log m) 2 27 / 34

Idea: Oszacowania - maszyny jednorodne Γ(z) = 0 t z 1 e t. Niech c = cost(a)/opt(g). Pokazujemy, że c Γ 1 (m), gdzie Γ 1 oznacza odwrotność funkcji gamma Eulera. Bez straty ogólności załóżmy, że v 1 v 2 v m oraz niech L = [1, 2,..., m] będzie listą maszyn posortowaną nierosnącą względem prędkości. Dla k {0,..., c 1}, oznaczmy przez L k maksymalny prefiks L taki, że obciążenie każdej z maszyn z L k wynosi co najmniej k opt(g). Należy pokazać, że zachodzi następująca zależność rekurencyjna 28 / 34 L k (k + 1) L k+1 (0 k c 2) L c 1 1.

Oszacowania - maszyny jednorodne L k (k + 1) L k+1 (0 k c 2) L c 1 1. Po rozwiązaniu tej rekurencji otrzymujemy, że L 0 (c 1)! = Γ(c). Zauważmy, że L 0 = L i stąd L 0 = m. Implikuje to, że m Γ(c), czyli c Γ 1, co dowodzi twierdzenia. 29 / 34

Oszacowania - maszyny dowolne Awerbuch, Azar, Richter (2003) Twierdzenie PoA(m) s Fiat, Levy, Kaplan (2007) Twierdzenie SPoA(m) = m w ij, gdzie s = max i,j,l:w ij < w lj 30 / 34

Oszacowania - maszyny dowolne Twierdzenie SPoA(m) = m. Dowód. s - stan silnej równowagi; M 1,..., M m - maszyny uporządkowane nierosnąco względem obciążeń w s; l 1 l 2 l m będą tymi obciążeniami. Zauważmy, że l m opt. Jeżeli l m > opt, wtedy wszyscy gracze zyskują w wyniku zmiany na uszeregowanie optymalne, co przeczy temu, że s jest silną równowagą. Wystarczy pokazać, że że l i l i+1 + opt dla każdego 1 i m 1. Stosując powyższy argument po kolei dla wszystkich i od 1 do m otrzymujemy, że l 1 l m + (m 1)opt. Dodając do tego trywialną własność l m opt, otrzymujemy tezę twierdzenia. 31 / 34

Oszacowania - maszyny dowolne M 1 M 2 M 3 M 4 J 1 1 1 J 2 1 2 J 3 1 3 J 4 1 4 Tabela: Przykład gry szeregującej zadania na m = 4 maszynach dowolnych, dla której SPoA = m. Grubym kółkiem obrysowane jest uszeregowanie będące silną równowagą, cienkimi kółkami obrysowano rozwiązanie optymalne. 32 / 34

Bibliografia 33 / 34 Nir Andelman, Michal Feldman, and Yishay Mansour. Strong price of anarchy. In SODA 07, pages 189 198. SIAM, 2007. Baruch Awerbuch, Yossi Azar, Yossi Richter, and Dekel Tsur. Tradeoffs in worst-case equilibria. Theor. Comput. Sci., 361(2):200 209, 2006. Amos Fiat, Meital Levy, Haim Kaplan, and Svetlana Olonetsky. Strong price of anarchy for machine load balancing. IBFI, Schloss Dagstuhl, Germany, 2007. Noam Nisan, Tim Roughgarden, Eva Tardos, et al. Algorithmic Game Theory. Cambridge University Press, September 2007.

34 / 34 Pytania?