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软件公司设计他们的算法的唯一目的是表现出彼此超越

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在路上有一个关于两个徒步旅行者的老笑话,一个穿着登山鞋,另一个穿着跑鞋。为什么跑鞋?第一位徒步旅行者问道。如果是熊,第二个回答。第一个徒步旅行者笑着说,跑鞋不会帮助

在路上有一个关于两个徒步旅行者的老笑话,一个穿着登山鞋,另一个穿着跑鞋。为什么跑鞋?第一位徒步旅行者问道。如果是熊,第二个回答。第一个徒步旅行者笑着说,跑鞋不会帮助你超越熊。我不需要击败熊,第二个徒步旅行者说。我只需要打败你。

当计算机科学家设计算法时,他们通常关心的是在最短的时间内提供最好的答案。但对于竞争激烈的市场中的网络公司而言,最好的算法可能只是击败另一个人的算法。在计算机协会第六届计算机理论年度研讨会上,6月,计算机科学与人工智能实验室的博士生Ankur Moitra及其同事将提出一个新的数学框架来分析这种决斗算法。帮助回答诸如Web服务之间的竞争何时有助于满足社交目的以及何时破坏它们等问题,并且它在社会科学中也可能有用。

为了理解决斗算法的想法,Moitra说,考虑一个搜索引擎对查询结果进行排名。查询的单词可能有多种解释:例如,剑桥可以指几个不同的城市。假设在使用给定的搜索词时,40%的人意味着一件事,每秒30%,三分之一30%。在摘要中设计搜索算法的计算机科学家可能会优先考虑最可能的解释。但在商业市场中,如果这是领先的搜索引擎所做的,竞争对手可能会优先考虑其他两个。百分之四十的客户会感到失望,但另外60%的客户会更喜欢他们获得市场领导者提供的结果。

当然,领导者不太可能因为新贵窃取其业务而闲置。因此,它可能会演变一些混合排名策略,在其最佳结果中散布一些不太可能的解释。反过来,这将促使竞争对手修改他们的策略,这将促使领导者进行另一次修订,等等。最终,该理论认为,市场中的竞争者将会融合经济学家所谓的均衡,即没有竞争者有任何动机单方面改变其战略的状态。任何给定的比赛都可以有很多均衡; 哪一个出现取决于参赛者的战略如何随着时间的推移而演变。

Moitra和他在西北大学,多伦多大学,宾夕法尼亚大学,以色列理工学院和微软研究院的同事已经开发出比以前更有效地找到均衡策略的方法,至少对于双人,赢家通吃而言竞赛。然而,即使是这些简单的比赛,也会产生极其复杂的计算。寻找均衡通常需要将所有可能的策略相互比较。在搜索引擎示例中,这意味着将搜索结果的每个排序与每个其他排序进行比较。随着结果数量的增加,比较的复杂性呈指数增长。

然而,对于几种不同类型的比赛,Moitra和他的同事找到了以概率方式表示不同策略结果的方法。这使得计算均衡更加容易,但发现处于均衡状态的策略仅由其统计数据来定义。因此,研究人员还必须提供计算方法,以找到与均衡计算的统计特征匹配的特定策略集。

在他们的论文中,研究人员考虑了几种决斗算法。其中有两台计算机正在搜索数据库中的项目,两家公司试图从同一批申请人中雇用员工,另外两家公司试图在一个城镇的路线上绘制不稳定的交通模式。在每种情况下,他们发现打败对手的均衡策略可能不是抽象的好策略:例如,公司可能不会以最好的员工结束,并且计算机可能找不到数据库中的项目尽可能高效。

根据康奈尔大学计算机科学教授Jacob Gould Schurman的说法,研究人员的论文更多地是研究的开始,而不是确定的结果或最终产品。研究人员的模型做了几个简化的假设 - 包括竞争对手的数量 - 使数学更容易,但限制了它们的适用性。尽管如此,只是提出问题是向前迈出的重要一步,Tardos说。通过传统优化,您只希望算法尽可能好,而不是想要击败对手。显然,这些目标之间存在紧张关系。我认为他们正在制定研究议程来理解这种紧张局势。

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