26、无支付或先验信息下的策略证明分配与需求分配游戏解析

无支付下的策略与需求分配

无支付或先验信息下的策略证明分配与需求分配游戏解析

1. 无支付或先验信息下的策略证明分配

在资源分配问题中,当不存在支付或先验信息时,策略证明机制的设计是一个重要的研究方向。下面我们将详细探讨相关的理论和机制。

1.1 策略证明机制的局限性

首先,通过一系列的推理和分析,我们发现对于策略证明机制,存在一定的竞争比限制。当 (m \geq \sqrt{n}) 时,不存在竞争比优于 (4 / \sqrt{n}) 的策略证明机制。这意味着随着代理和物品数量趋近于无穷大,任何策略证明机制的竞争比都会趋近于 0。

例如,考虑一个矩阵 (V),对于行 1 到 (m - 2),对角线上都为 1,行 (m - 1) 到 (n) 相同。设 (\epsilon = \frac{2(m - 1)}{\alpha m - 1}),由于 (\alpha > \frac{1}{m}),所以 (\epsilon) 为正。根据命题 1,对于 (i > m - 2) 的代理,他们的分配向量相同,每个代理对每个物品最多能获得 (\frac{1}{n - m + 2}) 的份额,代理的总体估值为 1,这意味着代理 ((m - 1)) 的福利上限为 (\frac{1}{n - m + 2})。

当我们将代理 ((m - 1)) 的类型向量替换为 (u = (0, \ldots, 0, 1, 0))(其中第 ((m - 1)) 个分量为 1),得到改变后的估值矩阵 (V’)。记 (O = A(V’)),根据命题 1,(o_{11} = \cdots = o_{(m - 1)(m - 1)}),记为 (x)。对于物品 1 到 ((m - 1)),机制 (M) 能实现

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全人工智能背景,正在进行计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略
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