Abstrakt. Vi ser över ett klassiskt lastbalanseringsproblem i det moderna sammanhanget med decentraliserade system och egenintresserade kunder. I synnerhet finns det en uppsättning kunder, som var och en måste välja en server från en tillåten uppsättning. Varje kund har ett enhetslångt jobb och själviskt vill minimera sin egen latency (jobbet slutföras tid). En servers latens är omvänt proportionell mot dess hastighet, men den växer linjärt med (eller, mer allmänt, som pth power av) antalet klienter matchade med den. Denna interaktion är naturligt modellerad som en atomisk trängsel spel, som vi kallar självisk belastning balansering. Vi analyserar Nash equilibria av detta spel och visa nästan snäva gränser på priset på anarki (sämsta-case förhållandet mellan en Nash lösning och den sociala optimal). Särskilt för linjära latensfunktioner visar vi att om serverhastigheten är relativt begränsad och antalet klienter är stort jämfört med antalet servrar, då närmar sig varje Nash-uppdrag det sociala optimala. Utan några antaganden om antalet kunder, servrar och serverhastigheter är priset på anarki högst 2,5. Om alla servrar har samma hastighet, då priset på anarki förbättras ytterligare till 1 + 2 / 3  och 2,15. Vi har också en lägre gräns på 2,01. Våra bevistekniker kan också anpassas för den samordnade belastningsbalanseringsproblem under L 2 norm, där det något förbättrar den mest kända övre gräns på konkurrensförhållandet i en enkel girig plan.
I REF har författarna föreslagit en självisk belastning balansering problem med hjälp av atomära trängsel spel, och har visat att det värsta fallet förhållandet mellan en Nash Solution och en social Optimum, som kallas flera gånger Pris för anarki, är som mest 2.5.
Selfish Load Balancing and Atomic Congestion Games
{'venue': 'Algorithmica', 'journal': 'Algorithmica', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}