带顽固代理的噪声 DeGroot 模型中最信息性节点的最优选择
最优化与控制
2025-11-04 v1 动力系统
摘要
为获得对社会平均意见的最佳估计，寻找最优的观察子集是广泛应用场景中的关键问题，包括政策制定、战略商业决策和社会趋势分析。我们考虑意见向量X根据带顽固代理的DeGroot意见动力学模型进行更新，受来自外部随机噪声的扰动，这些噪声可解释为传输误差。优化问题的目标函数是通过观察子集K中代理人的平衡意见实现的方差缩减。我们证明，在该特定设置下，目标函数具有亚调和性。这允许我们有效地设计一个贪心算法来解决该问题，显著降低了其计算复杂度。提供简单的示例以验证我们的結果。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.08622,
title = {Optimal selection of the most informative nodes for a noisy DeGroot model with stubborn agents},
author = {Roberta Raineri and Giacomo Como and Fabio Fagnani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08622},
year = {2025}
}