論文の概要: Defensive Alliances in Signed Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06801v1
- Date: Wed, 13 Sep 2023 08:49:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-14 15:01:57.205593
- Title: Defensive Alliances in Signed Networks
- Title（参考訳）: 署名ネットワークにおける防衛同盟
- Authors: Emmanuel Arrighi, Zhidan Feng, Henning Fernau, Kevin Mann, Xingqin Qi,
Petra Wolf
- Abstract要約: 本稿では,署名ネットワークの文脈における防衛同盟の新たな概念を提案する。
次に、この概念に関するいくつかの自然問題について考察する。
また,符号付きグラフに対する新たな構造パラメータを導入し,符号付きグラフに最小の防御アライアンスを求めるパラメータ化アルゴリズムを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.614890547917769
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The analysis of (social) networks and multi-agent systems is a central theme
in Artificial Intelligence. Some line of research deals with finding groups of
agents that could work together to achieve a certain goal. To this end,
different notions of so-called clusters or communities have been introduced in
the literature of graphs and networks. Among these, defensive alliance is a
kind of quantitative group structure. However, all studies on the alliance so
for have ignored one aspect that is central to the formation of alliances on a
very intuitive level, assuming that the agents are preconditioned concerning
their attitude towards other agents: they prefer to be in some group (alliance)
together with the agents they like, so that they are happy to help each other
towards their common aim, possibly then working against the agents outside of
their group that they dislike. Signed networks were introduced in the
psychology literature to model liking and disliking between agents,
generalizing graphs in a natural way. Hence, we propose the novel notion of a
defensive alliance in the context of signed networks. We then investigate
several natural algorithmic questions related to this notion. These, and also
combinatorial findings, connect our notion to that of correlation clustering,
which is a well-established idea of finding groups of agents within a signed
network. Also, we introduce a new structural parameter for signed graphs,
signed neighborhood diversity snd, and exhibit a parameterized algorithm that
finds a smallest defensive alliance in a signed graph.
- Abstract（参考訳）: 社会的)ネットワークとマルチエージェントシステムの分析は人工知能の中心的なテーマである。
いくつかの研究は、特定の目標を達成するために協力できるエージェントのグループを見つけることを扱う。
この目的のために、グラフやネットワークの文献にいわゆるクラスタやコミュニティの概念が導入された。
このうち、防衛同盟は量的グループ構造の一種である。
しかし、このような同盟に関するすべての研究は、非常に直感的なレベルでの同盟の形成の中心となる一つの側面を無視しており、エージェントが他のエージェントに対する態度に関して事前条件づけられていると仮定している。
サイン付きネットワークは心理学の文献に導入され、自然にグラフを一般化し、エージェント間の好みや解離をモデル化した。
そこで我々は,署名ネットワークの文脈において,防衛同盟という新たな概念を提案する。
この概念に関連するいくつかの自然アルゴリズム的問題について検討する。
これは、署名されたネットワーク内でエージェントのグループを見つけるという、よく確立されたアイデアである相関クラスタリングの概念と結びついています。
また、符号付きグラフに対する新しい構造パラメータ、符号付き近傍多様性sndを導入し、符号付きグラフで最小の防御的アライアンスを見つけるパラメータ化されたアルゴリズムを示す。
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