Can Competition Outperform Collaboration? The Role of Misbehaving Agents

要約

一部のエージェントが誤動作する予期せぬイベントが発生しやすいマルチエージェント システムにおいて、二次コストを使用した復元力のある分散最適化への新しいアプローチを調査します。
一般的に採用されているフィルタリング戦略とは対照的に、私たちはフリードキン・ジョンセン力学を通じてモデル化された現象からインスピレーションを得て、そこに競争を加えることで不正行為を行うエージェントの存在下での回復力を向上できると主張します。
私たちの直観は、(i) 完全な協力と完全な競争の間には自明ではないトレードオフが存在し、(ii) 私たちの競争ベースのアプローチは加重平均に基づく最先端のアルゴリズムを上回るパフォーマンスを発揮できることを示す分析結果と数値結果によって裏付けられています。
サブシーケンスが削減されました。
また、通信トポロジと接続が回復力に及ぼす影響も調査し、堅牢なネットワーク設計への洞察を示します。

要約(オリジナル)

We investigate a novel approach to resilient distributed optimization with quadratic costs in a multi-agent system prone to unexpected events that make some agents misbehave. In contrast to commonly adopted filtering strategies, we draw inspiration from phenomena modeled through the Friedkin-Johnsen dynamics and argue that adding competition to the mix can improve resilience in the presence of misbehaving agents. Our intuition is corroborated by analytical and numerical results showing that (i) there exists a nontrivial trade-off between full collaboration and full competition and (ii) our competition-based approach can outperform state-of-the-art algorithms based on Weighted Mean Subsequence Reduced. We also study impact of communication topology and connectivity on resilience, pointing out insights to robust network design.

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