論文の概要: Predictability and Fairness in Social Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16117v3
- Date: Tue, 25 May 2021 16:14:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 07:15:58.769793
- Title: Predictability and Fairness in Social Sensing
- Title（参考訳）: 社会センシングにおける予測可能性と公平性
- Authors: Ramen Ghosh and Jakub Marecek and Wynita M. Griggs and Matheus Souza
and Robert N. Shorten
- Abstract要約: 本稿では,エージェントがソーシャルセンシングプラットフォームに貢献する方法について,分散アルゴリズムの設計について考察する。
我々は、エージェントに予測可能な品質のサービスを提供するシステムを実現するために、IFSフレームワークをどのように利用できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.457260875902829
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the design of distributed algorithms that govern the manner in
which agents contribute to a social sensing platform. Specifically, we are
interested in situations where fairness among the agents contributing to the
platform is needed. A notable example are platforms operated by public bodies,
where fairness is a legal requirement. The design of such distributed systems
is challenging due to the fact that we wish to simultaneously realise an
efficient social sensing platform, but also deliver a predefined quality of
service to the agents (for example, a fair opportunity to contribute to the
platform). In this paper, we introduce iterated function systems (IFS) as a
tool for the design and analysis of systems of this kind. We show how the IFS
framework can be used to realise systems that deliver a predictable quality of
service to agents, can be used to underpin contracts governing the interaction
of agents with the social sensing platform, and which are efficient.
To illustrate our design via a use case, we consider a large, high-density
network of participating parked vehicles. When awoken by an administrative
centre, this network proceeds to search for moving missing entities of interest
using RFID-based techniques. We regulate which vehicles are actively searching
for the moving entity of interest at any point in time. In doing so, we seek to
equalise vehicular energy consumption across the network. This is illustrated
through simulations of a search for a missing Alzheimer's patient in Melbourne,
Australia. Experimental results are presented to illustrate the efficacy of our
system and the predictability of access of agents to the platform independent
of initial conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントがソーシャルセンシングプラットフォームに貢献する方法について,分散アルゴリズムの設計について考察する。
具体的には、プラットフォームに貢献するエージェントの公平性が必要な状況に関心がある。
特筆すべき例は、公正が法的要件である公共団体が運営するプラットフォームである。
このような分散システムの設計は、効率的なソーシャルセンシングプラットフォームを同時に実現したいだけでなく、エージェントに事前定義されたサービス品質を提供する(例えば、プラットフォームに貢献するための公正な機会)という事実から、難しいものになっています。
本稿では,このようなシステムの設計と解析を行うツールとして,IFS ( Iterated Function System) を紹介する。
IFSフレームワークがエージェントに予測可能なサービス品質を提供するシステムの実現にどのように使用できるかを示し、エージェントとソーシャルセンシングプラットフォームとのインタラクションを管理する契約の基盤となり、効率的であることを示す。
使用事例を通して設計を説明するために,大型で高密度な駐車車両ネットワークについて考察する。
このネットワークは、管理センターによって起動されると、RFIDベースの手法を用いて、行方不明者の関心を移動させる。
我々は、どの車両がどの時点でも関心のある移動物体を積極的に探しているかを規制する。
そこで我々は, ネットワーク全体での車両エネルギー消費の等化を図っている。
これはオーストラリアのメルボルンで行方不明のアルツハイマー病患者の捜索をシミュレーションした結果である。
本システムの有効性と,初期条件に依存しないプラットフォームへのエージェントアクセスの予測可能性について実験的に検討した。
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