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Optimal control of the convergence time in the Hegselmann-Krause dynamics

URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-1778-6

Titelangaben

Kurz, Sascha:
Optimal control of the convergence time in the Hegselmann-Krause dynamics.
Universität Bayreuth
Bayreuth , 2014 . - 14 S.

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Abstract

We study the optimal control problem of minimizing the convergence time in the discrete Hegselmann--Krause model of opinion dynamics. The underlying model is extended with a set of strategic agents that can freely place their opinion at every time step. Indeed, if suitably coordinated, the strategic agents can significantly lower the convergence time of an instance of the Hegselmann--Krause model. We give several lower and upper worst-case bounds for the convergence time of a Hegselmann--Krause system with a given number of strategic agents, while still leaving some gaps for future research.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Keywords: opinion dynamics; Hegselmann--Krause model; convergence time; optimal control
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Wirtschaftsmathematik > Lehrstuhl Wirtschaftsmathematik - Univ.-Prof. Dr. Jörg Rambau
Forschungseinrichtungen > Zentrale wissenschaftliche Einrichtungen > Bayreuther Zentrum für Modellierung und Simulation (MODUS)
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Wirtschaftsmathematik
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Zentrale wissenschaftliche Einrichtungen
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-1778-6
Eingestellt am: 20 Nov 2014 09:49
Letzte Änderung: 18 Mrz 2019 12:56
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/1778

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