Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2019/2020

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A. Accademico:

2019/2020

Nome:

Non-cooperative networks / Non-cooperative networks

Tipo:

Modulo

Corso principale:

Autonomous Networks / Autonomous Networks

Informazioni

Codice:

DT0174

SSD:

INF/01

Crediti:

: Master Degree in Computer Science 3 CFU (c)

Periodo:

1^st semester

Erogazione:

Master Degree in Computer Science 2^nd anno curriculum NEDAS Compulsory
Master Degree in Computer Science 2^nd anno curriculum SEAS Elective
Master Degree in Computer Science 2^nd anno curriculum UBIDIS Elective

Lingua:

Inglese

Docenti:

Guido Proietti

Prerequisiti

Conoscenza degli argomenti trattati nei corsi di matematica discreta e di algoritmi e strutture dati.

Obiettivi

Il corso si focalizza sugli aspetti algoritmici delle rete non cooperative, in cui i processori sono agenti autonomi egoistici. In tale scenario vengono analizzati diversi problemi di progetto e ottimizzazione di reti di comunicazione, e se ne studiano le proprietà degli spazi degli equilibri, nonché di progettazione algoritmica di meccanismi implementativi.

Sillabo

Teoria degli equilibri strategici in Reti Non-Cooperative: Equilibri di Nash ed equilibri in strategie dominanti. Selfish routing, Network Design games, Network Creation games
Teoria dell'implementazione in Reti Non-Cooperative: Algorithmic mechanism design (AMD). AMD per alcuni classici problemi di progettazione di reti: Shortest path, Minimum Spanning Tree, Shortest-path Tree

Descrittori di Dublino

Alla fine del corso, lo studente dovrebbe

By the end of this module students will be able to understand the difference between a canonical and a strategic distributed system.
The aim is to make the student capable of abstracting models and formal algorithmic problems from real (i.e. non-cooperative) distributed computational problems, and designing efficient algorithmic solutions.
Through the presentation and the comparison of different solutions to a given probelm, students will be guided to learn and to identify independently their most efficient solution.
The course will encourage the development of the following skills of the student: capability of formally presenting and modelling concrete problems, focusing on their main features and discarding the inessential ones.
The course aims to develop in graduate students competencies and abilities necessary in their future studies, especially with respect to doctoral studies on algorithmic topics.

Testi di riferimento

Noam Nisan, Tim Roughgarden, Eva Tardos, and Vijay V. Vazirani, Algorithmic Game Theory , Cambridge University Press. 2011.

Modalità d'esame

Prova parziale scritta + Prova finale orale (eventualmente limitata alla seconda parte del corso nell'eventualità che sia stata superata con successo la prova parziale).

Risorse Internet

Homepage:

http://www.di.univaq.it/~proietti/didattica.html

Aggiornamenti alla pagina del corso

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Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 20 ottobre 2016, 13:54