摘要
我们与限制并且联系的连接学习网络路由问题。有有可能不同的速度的平行连接，在来源和一个水池之间。另外有用户，并且每个用户有一些重量的交通从所有连接的一个子集分到连接之一，说出其许可的集合。选择一样的连接的用户承受一样的延期，它等于在它的速度上分到那个连接的全部的重量。如果没有用户能减少，系统的一个状态被称为纳什平衡由单方地改变其连接的其延期。为了由于所有用户，Koutsoupias和Papadimitriou的自私行为测量系统的性能降级，建议了混乱的观点普里斯(由PoA表示了)，它是在最坏的纳什平衡并且在一个最佳的解决方案的最大的延期的比率。为这个限制相关模型的PoA被学习了，并且线性更低的界限被获得。然而在他们的坏例子，一些用户能仅仅使用极其慢的连接。这有点人工、不大可能出现在一个真实世界上。那么当模特儿以便更好理解这，我们为系统介绍一个参数，并且证明以参数的混乱的更好的价格。我们也为安排游戏的任务在协作机制设计显示出我们的结果的一个重要应用程序。我们建议新协作机制，Group-Makespan，为与混乱的改进价格安排比赛的无关的自私任务。
出版日期
2012年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
