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Adversarial Behavior in Network Games
Anil Kumar Chorppath
, Tansu Alpcan
,
Holger Boche
Lehrstuhl für Theoretische Informationstechnik
Technische Universität München
University of Melbourne
Publikation
:
Beitrag in Fachzeitschrift
›
Artikel
›
Begutachtung
5
Zitate (Scopus)
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Adversarial Behavior in Network Games“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewicht:
Alphabetisch
Keyphrases
Adversarialism
100%
Analytical Framework
25%
Auction Mechanism
25%
Auction Scheme
25%
Convergence Property
25%
Design Approach
25%
Differentiated Pricing
25%
Distributed Pricing
25%
Divisible Resource
25%
Dynamic Properties
25%
Game Theory
25%
Heterogeneous Behavior
25%
Iterative Learning
25%
Malice
25%
Malicious Behavior
50%
Malicious Users
75%
Mechanism Design
25%
Network Games
100%
Network Mechanism
25%
Network Resource Allocation
25%
Numerical Examples
25%
Numerical Simulation
25%
Pricing Algorithm
25%
Pricing Mechanism
25%
Pricing Scheme
25%
Regression-based Method
25%
Resource Allocation
25%
Resource Allocation Mechanism
25%
Selfish Users
25%
Selfishness
25%
User Behavior
25%
Utility Function
25%
Computer Science
Adversarial Behavior
100%
Convergence Property
25%
Dynamic Property
25%
Learning Scheme
25%
Malicious Behavior
25%
Mechanism Design
25%
Network Resource
25%
Numerical Example
25%
Numerical Simulation
25%
Resource Allocation
50%
Utility Function
25%