Communication complexity of Nash equilibrium in potential games
我们证明通信复杂性下界（可能混合）纳什均衡在潜在的游戏。特别是，我们发现，找到一个纳什均衡需要$poly(N)$通信在两个球员$N \times N$潜在的游戏，和$2^{poly(n)}$通信在$n$球员两个动作游戏。据我们所知，这些是第一个结果，以证明硬度在任何模型（可能混合）纳什均衡在潜在的游戏。
2020-11-12 cs.CC cs.GT
Linearly Solvable Continuous-Time General-Sum Stochastic Differential Games
Purdue University（普渡大学）
本文提出了一类可线性求解的连续时间有限参与者随机一般和微分博弈，通过精确的线性PDE系统求解。利用交叉对数似然比构建分布规划博弈，解决多智能体空间冲突问题，通过广义多元Cole-Hopf变换将非线性HJB方程转化为线性偏微分方程，实现高效的反馈纳什均衡策略计算。
2026-09-24 cs.GT cs.SY econ.TH
Communication Complexity of Correlated Equilibrium in Two-Player Games
我们发现了一个通信复杂性下界，找到一个相关的两个玩家的游戏均衡。更确切地说，我们定义了一个两个球员的$N \times N$游戏称为2-循环游戏，并表明，随机通信复杂性找到1/聚（$N$）近似相关平衡的2-循环游戏是$Ω(N)$。对于小的近似值，这回答了Babichenko和Rubinstein（STOC 2017）的一个悬而未决的问题。我们的下界是通过从唯一的集合不相交性问题的直接还原得到的。
2017-04-04 cs.CC cs.GT
Efficiently characterizing games consistent with perturbed equilibrium observations
我们研究的问题，描述了一套游戏，观察到的均衡发挥是一致的。我们的贡献是开发和分析一种新的方法，基于凸优化来解决这个问题的许多类的游戏和观察模型的兴趣。我们的方法提供了一个尖锐的，计算效率高的表征在何种程度上，一组特定的观察约束的空间，可以产生他们的游戏。这使我们能够解决这个问题的许多变体，以及量化来自特定类别的游戏的力量（例如，零和，潜在的，线性参数化）来解释玩家行为。我们用数值模拟来说明我们的方法。
2017-03-22 cs.GT
Coalitional Game Theory for Communication Networks: A Tutorial
博弈论技术最近在许多工程应用中变得流行，特别是在通信领域。随着合作作为一种新的通信范式的出现，以及对自组织、去中心化和自主网络的需求，寻求合适的博弈理论工具来分析和研究未来通信网络中节点的行为和交互已经变得势在必行。在这种情况下，本教程介绍了合作博弈论的概念，即联盟博弈，以及它们在通信和无线网络中的潜在应用。为此，我们将联盟博弈分为三类：标准联盟博弈、联盟形成博弈和联盟图博弈。这种新的分类代表了一种面向应用的方法来理解和分析联盟游戏。对于每一类联盟游戏，我们提出的基本组成部分，介绍了关键属性，数学技术和解决方案的概念，并描述了应用这些游戏在几个应用程序中的方法，从国家的最先进的通信研究。简而言之，这篇文章构成了一个联盟博弈论的统一处理量身定制的通信和网络工程师的需求。
2009-05-25 cs.GT cs.IT math.IT
Solutions of partition function-based TU games for cooperative communication networking
在网络通信中，节点在可用的行动中进行选择，并从通过边缘交换信息中受益，而持续的技术进步促进了越来越多地依赖合作的系统功能。越来越多的注意力被放在联盟形成，其中每个节点选择加入什么联盟，而合作产生的盈余是一个数量的TU（可转移效用）量化的实值函数定义的分区-甚至嵌入联盟-的节点。因此，TU共享规则是必不可少的，因为玩家如何获得奖励决定了他们的行为。这项工作提供了一个新的选择分配分配基于配分函数的盈余，处理合作博弈论的全局游戏和游戏的配分函数的形式，即格函数，而共享规则是一个点值的解决方案或价值。新颖性是基于组合定义的解决方案作为格函数的莫比乌斯反演只生活在原子上，即在第一级的晶格。虽然简单地改写了标准联盟游戏的传统解决方案概念，但这导致将分区产生的盈余分布在网络的边缘，因为分区之间的原子是无序的玩家对。这些边的份额在节点之间进一步划分，但相应的Shapley值与传统的Shapley值非常不同，并导致两种替代形式，通过关注沿最大链的边际贡献或哈桑尼股息的均匀划分获得。核心也得到了解决，超模块性不再足以满足其非空性。
2018-09-07 cs.GT
Correlated Equilibria in Wireless Power Control Games
在本文中，我们考虑在干扰信道中的无线功率控制问题，发射机的目标是最大限度地提高自己的利益。当个体收益或效用函数是从传输效率和消耗功率推导出来的，以前的工作通常研究所得到的功率控制博弈的纳什均衡。我们建议从博弈论中引入相关均衡和通信均衡的概念，以找到有效的解决方案（相比于纳什均衡）。通信和相关的平衡分析的功率控制游戏，我们提供的算法，可以实现这些平衡。仿真结果表明，在某些情况下，这种相关性是有益的，参与者可以获得更好的收益。
2020-12-02 cs.GT
Game-theoretic Understanding of Price Dynamics in Mobile Communication Services
在移动通信服务中，用户希望以较低的价格订购高质量的服务，这导致了移动网络运营商（MNO）之间的竞争。移动网络运营商在决定投资规模以提高服务质量（QoS）后，通过服务价格相互竞争。然而，由于人们对价格动态的理论背景并不了解，在竞争激烈的市场中，很难做出有效的网络规划和调控措施。为了更详细地解释这种竞争，我们制定和解决一个优化问题，应用两阶段古诺和伯特兰竞争模型。因此，我们得到了一个价格动态，移动网络运营商增加和减少他们的服务价格周期性，这完全解释了在现实世界中的补贴动态。为了避免这种不稳定性和低效率，我们提出了一个简单的监管规则，导致帕累托最优均衡点。此外，我们建议相应的用户福利和监管者的收入监管者的最优行动。
2013-08-28 cs.GT
Multilevel Network Games
我们考虑一个多层次的网络游戏，其中节点可以通过连接到一个高速网络来改善他们的通信成本。$n$节点通过静态网络连接，并且每个节点可以单独决定成为高速网络的网关。节点$v$的目标是最小化其私有成本，即，从$v$到所有其它节点的通信距离的总和（SUM-博弈）或最大值（MAX-博弈）加上固定价格$α> 0$（如果它决定作为网关）。网关之间的通信距离是$0$，网关还通过充当捷径来改善其他节点的距离。对于SUM-游戏，我们表明，$α\leq n-1$，无政府状态的价格是$Θ(n/\sqrtα)$，在这个范围内的平衡总是存在的。在$α\in (n-1,n(n-1))$范围内，无政府状态的代价是$Θ(\sqrtα)$，而对于$α\geq n(n-1)$，它是常数。对于MAX博弈，我们证明了无政府状态的代价是$Θ(1 + n/\sqrtα)$，对于$α\geq 1$，或者$1$。给定一个围长至少为$4α$的图，平衡点总是存在的。在动态方面，SUM-对策和MAX-对策都不是潜在对策。对于SUM-对策，我们甚至证明了它不是弱无环的。
2014-09-18 cs.GT
Quantum Game Theory for Beam Alignment in Millimeter Wave Device-to-Device Communications
研究了毫米波频段可穿戴设备到设备（D2D）通信中的波束优化对准问题。特别地，在参与D2D通信的可穿戴通信对之间制定非合作博弈。在这个游戏中，充当发射器的可穿戴设备自主地选择其波束的方向，以便最大化到其接收器的数据率。为了解决这个问题，提出了一种基于最佳响应动态的算法，该算法允许发射机以分布式方式达到纳什均衡。为了进一步提高mmW D2D通信的性能，制定了一种新的量子博弈模型，以使可穿戴设备能够在其波束对准期间利用新的量子方向，从而进一步提高其数据率。仿真结果表明，所提出的博弈论的方法提高了性能，在数据率，约75%的均匀波束对准相比。结果还表明，量子博弈模型可以进一步产生高达20%的改善数据率，相对于经典的游戏方法。
2016-10-06 cs.GT cs.IT math.IT
Repeated Games With Intervention: Theory and Applications in Communications
在用户共享公共资源的通信系统中，用户的自私行为通常导致次优的资源利用率。已经有大量的工作，模型与自私的用户作为一次性游戏的通信系统，并提出激励计划，以实现帕累托最优的行动配置文件作为非合作的均衡。然而，在许多通信系统中，由于用户之间的强负外部性，一次性博弈的可行支付集是非凸的。因此，有可能通过让用户选择不同收益的凸组合来扩展可行收益的集合。在本文中，我们提出了一个重复博弈模型的干预广义。首先，我们使用重复的游戏，凸的一次游戏中的可行的支付。其次，我们结合传统的重复游戏与干预，最初提出的一次性游戏，以实现更大的一组均衡收益和放松的要求，用户的耐心，以实现it.We研究的问题，最大化的福利函数定义的用户的均衡收益，受最低收益保证。在给定最优均衡收益的情况下，我们推导出了最小干预能力，并设计了相应的均衡策略。所提出的广义重复博弈模型适用于各种通信系统，如功率控制和流量控制。
2011-11-10 cs.GT cs.IT math.IT
Differentially Private Online Distributed Aggregative Games With Time-Varying and Non-Identical Communication and Feedback Delays
本文提出了一种在线分布式双平均算法，以处理具有时间变化和非相同通信和反馈延迟的差分隐私在线分布式聚合博弈中的隐私泄露问题，并实现了可证明的低遗憾界。
2025-12-13 cs.GT math.OC
Blockage-Peeking Game of Mobile Strategic Nodes in Millimeter Wave Communications
鉴于毫米波通信中视线的重要性，战略对手可以通过阻碍接收器来破坏传输，而接收器反过来可以通过试图绕过这个障碍来做出反应。为了扩展这一点，我们从博弈论的角度研究了一个这样的场景，考虑移动毫米波接收器和对手作为零和游戏中的玩家进行战略性互动，他们希望最大化或分别最小化通信的频谱效率。为了做到这一点，对手试图屏蔽接收器的视线作为障碍物，而接收器可以四处移动以避免阻塞。我们考虑预设的距离，玩家可以选择改变他们的角坐标来绕着对方走。这是一个静态的完全信息的游戏，我们在数字上找到混合策略的纳什均衡，得出一些有趣的结论，如连接它与发射机的波束形成模式。
2022-06-10 cs.GT cs.NI
Efficient Communication for Pursuit-Evasion Games with Asymmetric Information
本文研究逃避者掌握追捕者位置而追捕者仅能通过静态传感器有限次、有代价获取逃避者信息的追逃博弈，求得了双方纳什均衡控制策略与传感器最优通信策略，并揭示了逃避者困境及隐式通信现象。
2023-07-03 cs.GT cs.SY eess.SY
Preference Communication in Multi-Objective Normal-Form Games
Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）；HU University of Applied Sciences Utrecht（乌得勒支应用科学大学）
我们考虑两人多目标范式博弈中的偏好交流。在这种博弈中，联合行动的收益是向量值的。以效用为基础的方法，我们假设存在一个效用函数为每个球员向量映射到标量效用，并考虑代理，旨在最大限度地提高预期收益向量的效用。由于智能体通常不知道对手的效用函数或策略，它们必须学习策略才能相互交互。受Stackelberg游戏的启发，我们引入了四种新的偏好通信协议，以帮助代理在到达足够的解决方案。每个协议都描述了一种特定的方法，供一个代理传递对其操作的偏好以及另一个代理如何响应。此外，为了研究何时出现通信，我们引入了一个通信协议，代理必须学习何时进行通信。这些协议随后在一组五个基准游戏上进行评估，以对抗不进行通信的基线代理。我们发现，偏好的沟通可以改变学习过程，并导致出现的循环政策，以前没有观察到在这种情况下。我们进一步观察到，由此产生的政策在很大程度上取决于所玩游戏的特征。最后，我们发现，沟通自然出现在合作和自我利益的设置。
2022-06-10 cs.GT cs.LG cs.MA
Hierarchical Multistage Gaussian Signaling Games in Noncooperative Communication and Control Systems
本文分析了动态环境中信息提供者（信息提供方）与决策者（决策者）之间的有限时域分层信号博弈。当发送者和接收者反复交互时，底层信息会随着时间的推移而演变。然而，与经典的通信（控制）模型不同，发送者（传感器）和接收者（控制器）具有不同的目标，并且在参与者之间存在层次结构，使得发送者通过事先宣布他的策略来领导游戏。他需要预测接收者的反应和行动对地平线的影响，同时控制每次互动时所披露信息的透明度。二次成本函数和多元高斯过程，根据一阶自回归模型的演变，我们表明，无记忆的“线性”发送方信令规则是最佳的（在博弈论层次均衡的意义上）在一般类的可测量的政策在非合作通信的背景下。在非合作控制的背景下，我们还分析了线性信令规则的分层平衡，并提供了一个算法来计算最优的线性信令规则的数值与全局最优性的保证。
2019-06-11 cs.GT math.OC
Decentralized and Communication-Free Multi-Robot Navigation through Distributed Games
DEVCOM Army Research Laboratory（DEVCOM 陆军研究实验室）；Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院）
有效的多机器人团队需要能够在复杂环境中移动到目标，以解决搜索和救援等现实世界的应用。多机器人团队应该能够以完全分散的方式运行，单个机器人团队成员能够在邻居之间没有显式通信的情况下采取行动。在本文中，我们提出了一种新的博弈论模型，使分散和通信自由导航到一个目标位置。每个机器人都通过估计其本地队友的行为来进行自己的分布式游戏，以便识别将它们推向目标方向的行为，同时避免障碍物并保持团队凝聚力而不会发生碰撞。我们从理论上证明，产生的行动接近一个纳什均衡，这也对应于为每个机器人确定的最佳策略。我们通过大量的模拟表明，我们的方法使分散和通信自由导航的多机器人系统的目标位置，并能够避免障碍物和碰撞，保持连接，并响应传感器噪声鲁棒。
2021-09-15 cs.GT cs.RO
Overlapping Coalition Formation Games for Emerging Communication Networks
现代蜂窝网络正经历着从经典的、集中式的和同构的架构到各种技术的混合的前所未有的演变，其中网络设备密集地和随机地部署在分散的和异构的架构中。网络架构的这种转变要求网络设备变得更加自主，并可能相互协作。例如，这种合作可以发生在寻求协调其无线电资源分配的干扰小型接入点、可以合作执行虚拟MIMO通信的附近单天线用户、甚至希望合作感测许可用户的频谱的未许可用户之间。这种合作机制涉及在一些相互重叠的合作团体或联盟之间同时分享和分配资源。在本文中，一个新的数学框架，从合作游戏，被称为\emph{overlapping coalition formation games}（OCF游戏），介绍了模型和解决这种合作的情况。首先，OCF游戏的概念，然后，几个算法方面进行了研究的两个主要类别的OCF游戏。随后，两个例子的应用，即，干扰管理和合作频谱感知，详细讨论了如何提出的模型和算法可以在未来的无线系统的情况下使用。最后，我们总结了OCF游戏的未来发展方向和应用。
2015-08-31 cs.GT cs.NI
Computational Results for Extensive-Form Adversarial Team Games
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
据我们所知，我们提供了第一个广泛形式的对抗性团队游戏的计算研究。这些游戏是连续的零和游戏，其中一组玩家共享相同的效用函数，面对对手。我们根据团队的沟通能力定义了三种不同的场景。在第一种情况下，队友可以在比赛前和比赛中沟通和联系他们的行动。在第二种情况下，他们只能在演出前交流。在第三种情况下，根本不可能进行通信。我们定义了最合适的解决方案的概念，我们研究了部分或空通信所造成的低效率，表明低效率可以是任意大的游戏树的大小。此外，我们研究了上述三种情况下的均衡寻找问题的计算复杂性，并为每种情况提供了一个精确的算法。最后，我们经验性地评估了算法在随机游戏中的可扩展性以及部分或零通信所造成的效率低下。
2017-11-18 cs.AI cs.GT
Game theory models for communication between agents: a review
COMSATS Institute of IT（COMSATS 信息技术学院）
在现实世界中，代理或实体处于持续的交互状态。这些相互作用导致了各种类型的复杂性动力学.在研究复杂的代理交互中的一个关键困难是难以在奖励的基础上对智能体通信建模。博弈论提供了一个分析和建模这些互动的视角。以前，虽然有大量的文献是关于博弈论的，但大多数文献来自特定的领域，并且不符合基于代理的角度的概念。在本文中，我们提出了一个全面的多学科国家的最先进的审查和分类的博弈论模型之间的复杂互动代理。
2017-08-04 cs.AI cs.GT cs.MA
Robust communication on networks
我们考虑发送者-接收者博弈，其中发送者和接收者是通信网络中的两个不同节点。因此，发送者和接收者之间的通信是间接的。我们问，当它是可能的鲁棒实现的直接通信游戏的均衡结果作为网络上的间接通信游戏的均衡结果。稳健的实现要求：（i）实现独立于中介的偏好，（ii）在中介单边偏离的所有历史中保证实现。当且仅当发送方和接收方直接连接或者发送方和接收方之间存在两条不相交的路径时，直接通信的鲁棒实现才是可能的。
2020-10-20 cs.GT econ.TH
A Communication Security Game on Switched Systems for Autonomous Vehicle Platoons
车对车通信使自主车队能够提高交通效率和安全性，同时通过恒定的间距策略确保车队稳定性。然而，基于通信的控制器容易受到一系列网络攻击。在本文中，我们提出了一个分布式的攻击缓解防御框架的双模控制系统的重新配置方案，以防止受损的排成员通过消息伪造攻击造成碰撞。特别是，我们将其建模为一个切换系统，由一个基于通信的合作控制器和一个基于传感器的本地控制器组成，并推导出实现全局一致指数稳定性（GUES）的条件，以及在排操作的意义上的字符串稳定性。交换决定来自于对攻击者和防御者的互动的博弈论分析。在这个框架中，攻击者充当领导者，选择是否参与恶意活动，防御者在异常检测器的帮助下决定部署哪个控制系统。不完美的检测报告将游戏与不完美的信息联系起来。专用状态约束进一步增强了针对有界但激进的消息修改的安全性，其中有界解决方案仍然可能违反实际约束，例如车辆几乎崩溃。我们的配方独特地将切换系统与安全游戏相结合，以战略性地提高此类自动驾驶汽车系统的安全性。
2021-09-29 cs.CR cs.GT
Robust Stackelberg game in communication systems
本文研究了具有两组用户的多用户通信系统：领导者拥有系统信息，而追随者没有系统信息，使用Stackelberg对策的制定。在这样的游戏中，领导者根据他们对系统的信息来玩和选择他们的行动，而追随者根据他们对其他用户的总体影响的观察来选择他们的行动。然而，获得这些参数的精确值在通信系统中是不实际的。为了研究不确定性的影响，并保持这些条件下的球员的效用，我们介绍了Stackelberg游戏的鲁棒均衡。在这个框架中，领导者的信息和追随者的观察是不确定的参数，领导者和追随者选择他们的行动，通过解决最坏情况下的鲁棒优化。我们发现，追随者的不确定参数总是增加领导者的效用和减少追随者的效用。反之，领导者的不确定信息降低了领导者的效用，提高了追随者的效用。我们说明我们的理论结果与数值结果的基础上的功率控制游戏在干扰信道。
2011-08-25 cs.GT cs.IT math.IT
Hierarchical Cooperation for Operator-Controlled Device-to-Device Communications: A Layered Coalitional Game Approach
已经提出了允许移动设备之间的直接通信的设备到设备（D2 D）通信作为3GPP高级LTE（LTE-A）蜂窝网络中的本地服务的使能器。这项工作研究了一个分层的LTE-A网络框架，包括多个D2 D运营商在上层和一组设备在下层。我们提出了一个合作模型，允许运营商，以提高他们的效用方面的收入，通过共享他们的设备，和设备，以提高他们的回报，在端到端的吞吐量方面，通过协作执行多路径路由。为了帮助理解运营商和设备之间的互动，我们提出了一个博弈论的框架来建模的合作行为，并进一步，我们提出了一个分层的联盟游戏（LCG），以解决他们之间的决策问题。具体而言，运营商的合作被建模为一个重叠的联盟形成游戏（CFG）的分区形式，其中运营商应形成一个稳定的联盟结构。此外，设备的合作被建模为一个联盟图形游戏（CGG），其中设备之间建立链接，形成一个稳定的网络结构的多路径路由。我们采用扩展的递归核心，纳什网络，作为稳定性的概念，建议的CFG和CGG，分别。数值结果表明，建议的LCG产生显着的收益相比，非合作的情况下，LCG变体，并取得了良好的收敛速度。
2015-01-04 cs.GT cs.NI
Distributed Equilibrium-Seeking in Target Coverage Games via Self-Configurable Networks under Limited Communication
Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学埃尔莫电气与计算机工程学院）；Department of Aerospace Engineering, University of Michigan（密歇根大学航空航天工程系）
研究在有限通信下，传感代理团队如何通过自配置网络协作监控可能被攻击者重新定位的目标，提出基于子模性质的分布式框架，理论证明策略收敛于近似纳什均衡，实现近优游戏价值和更高目标覆盖。
2026-03-18 cs.GT cs.MA cs.SY
Stackelberg Game Approaches for Anti-jamming Defence in Wireless Networks
本文从Stackelberg博弈的角度研究了无线网络中的抗干扰通信问题。通过对抗干扰问题的内在特征的分析，提出并讨论了解决抗干扰问题所面临的技术挑战和基本要求。具体而言，无线网络的对抗性、不完全信息约束、动态性、不确定性、密集部署、异构性等特点给抗干扰通信带来了技术挑战。然后，从提高系统性能的角度出发，提出并讨论了通信抗干扰的四个要求。借鉴Stackelberg博弈模型在抗干扰领域的优势，提出了一种基于Stackelberg博弈的无线网络抗干扰防御决策框架。此外，两个初步的案例研究，提出和讨论更好地理解抗干扰Stackelberg博弈问题。最后，提出了今后的研究方向。
2018-05-31 cs.GT cs.NI
Enhanced V2X Communication Using Game-Theory Based Adaptive MAC Protocols
针对高密度V2X通信，本文提出融合功率、信标速率、竞争窗口自适应与隐式确认的博弈论MAC方案，仿真验证其低延迟、低丢包性能。
2025-06-11 cs.GT cs.SY eess.SY
Game-theoretic Learning Anti-jamming Approaches in Wireless Networks
本文从博弈论学习的角度研究了抗干扰通信问题。通过对智能抗干扰通信的探讨和分析，提出了干扰源的特点和智能抗干扰的要求。这种方法需要自我感知、自我决策、自我协调、自我评价和学习能力。然后，提出了一种博弈论学习抗干扰（GTLAJ）范式，并介绍了它的框架和GTLAJ面临的挑战。此外，通过三个案例，即，讨论了Stackelberg抗干扰对策、Markov抗干扰对策和基于超图的抗干扰对策等不同的抗干扰对策模型及其应用，并提出了未来的研究方向。
2022-06-20 cs.GT cs.NI
Intention Communication and Hypothesis Likelihood in Game-Theoretic Motion Planning
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Stanford University（斯坦福大学）
针对多机器人博弈规划中目标函数并非先验已知且通信可能出错的问题，提出结合意图通信、假设似然与离散贝叶斯滤波的容错滚动时域规划器，并在三类自动驾驶仿真场景中验证其安全性。
2022-09-26 cs.GT cs.RO cs.SY
Communication complexity of approximate Nash equilibria
对于一个常数$ε$，我们证明了两人N × N博弈中$ε$ -纳什均衡的（随机）通信复杂性的一个poly（N）下界.对于n人二进制行动游戏，我们证明了一个exp（n）下界的（随机）通信复杂性的$(ε,ε)$ -弱近似纳什均衡，这是一个配置文件的混合行动，使至少$(1-ε)$ -分数的球员是$ε$ -最好的答复。
2016-09-13 cs.CC cs.GT
Communication-Efficient Actor-Critic Methods for Homogeneous Markov Games
Artificial Intelligence Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学人工智能研究所）
协作式多智能体强化学习（MARL）最近的成功依赖于集中式训练和策略共享。集中式训练消除了非平稳性MARL的问题，但引起了巨大的通信成本，政策共享是经验上的关键，在某些任务的有效学习，但缺乏理论依据。在本文中，我们正式刻画了合作马尔可夫博弈的一个子类，其中代理表现出一定形式的同质性，使得策略共享可证明不会产生次优性。这使我们能够开发出第一个基于共识的去中心化参与者-批评者方法，其中共识更新适用于参与者和批评者，同时确保收敛。我们还开发了基于分散式演员-评论家方法的实用算法，以降低训练过程中的通信成本，同时仍然产生与集中式训练相当的策略。
2022-03-31 cs.AI cs.GT cs.LG
A Game-Theoretic Approach to Energy-Efficient Resource Allocation in Device-to-Device Underlay Communications
尽管设备到设备（D2D）通信带来了许多益处，但是由于频谱重用和用户设备（UE）的有限电池寿命所导致的同信道干扰，将D2D引入蜂窝网络在资源分配设计中提出了许多新的挑战。以往的研究主要集中在如何最大化频谱效率（Spectral Efficiency，SE），而忽略了UE的能量消耗。在本文中，我们研究了如何最大限度地提高每个UE的能量效率（EE）在干扰有限的环境下，其特定的服务质量（QoS）和最大传输功率的约束。将资源分配问题建模为一个非合作博弈模型，每个参与者都是自利的，都希望最大化自己的能效。利用非线性分式规划的性质，提出了一种分布式干扰感知的节能资源分配算法。我们证明了所提出的算法得到的最优解是非合作博弈的纳什均衡。我们还分析了EE和SE之间的权衡，并推导出封闭形式的表达式EE和SE的差距。
2014-08-20 cs.GT cs.NI
Distributed Relay Selection for Heterogeneous UAV Communication Networks Using A Many-to-Many Matching Game Without Substitutability
提出了一种分布式多中继选择方案，以最大化无人机通信网络的满意度体验。研究了多电台多信道无人机通信系统。一个源UAV可以选择一个或多个中继无线电，并且每个中继无线电可以由多个源UAV平等地共享。如果没有中央控制器，具有异构需求的源UAV竞争由中继无线电主导的信道。为了优化全局满意度，我们将无人机通信网络建模为一个多对多的匹配市场，没有替代性。我们设计了一种潜在的匹配方法来解决优化问题，其中局部匹配过程的优化将导致全局匹配结果的改善。仿真结果表明，该方法具有较好的匹配满意度，接近全局最优。此外，多对多的潜在匹配方法优于现有的计划，充分在一个合理的收敛时间内的全球满意度。
2017-12-22 cs.GT cs.NI
Quadratic Gaussian Privacy Games
设计了一个博弈论模型，用于分析隐私对代理之间的策略通信的影响。在该模型中，发送方希望向接收方提供状态的准确测量，同时还保护其私有信息（其与状态相关）免受可能窃听其与接收方的通信的恶意代理的攻击。构造了一类非平凡平衡点，研究了其性质。
2015-09-18 cs.GT math.OC
Dynamic Potential Games in Communications: Fundamentals and Applications
Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学）；Universidad Carlos III de Madrid（卡洛斯三世大学）
本文研究动态势游戏在通信中的应用，提出通过单个多变量优化控制问题解决此类问题，并针对四个典型场景提供数值方法。
2015-12-28 cs.GT cs.SY eess.SY
Rational coordination with no communication or conventions
Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）；Tampere University（坦佩雷大学）；ENS Paris-Saclay（巴黎萨克雷高等师范学校）
我们研究纯协调博弈，在每一个结果中，所有玩家都有相同的收益，“赢”或“输”。我们确定并讨论了一系列的“纯粹理性的原则”指导理性的球员在这样的游戏中的推理，并分析哪些类的协调游戏可以解决这样的球员没有赛前沟通或公约。我们观察到，在纯粹理性原则和其他决策方法（如惯例）之间划定一个边界，以解决此类协调博弈，是非常重要的。
2021-03-17 cs.AI cs.GT cs.MA
Weighted Myerson value for Network games
本文研究网络博弈的加权Myerson值，推广了Myerson值，假设参与者具有衡量建链能力的权重，给出两种刻画，并提出竞价机制证明其为非合作框架下的子博弈完美纳什均衡。
2024-02-18 cs.GT econ.TH
Information-Theoretic Approach to Strategic Communication as a Hierarchical Game
本文从信息论的视角分析了起源于经济学的信息披露问题。这样的问题与信息论中的传统通信范例根本不同，因为它们涉及编码器和解码器的不同目标，编码器和解码器意识到这种失配并相应地采取行动。这导致，在我们的设置中，到一个层次的通信游戏，发射机宣布一个编码策略与充分的承诺，其失真的措施取决于一个私人信息序列，其实现是在发射机。接收机基于所通告的编码映射和统计信息来决定其解码策略，该解码策略使其自身的失真最小化。三个问题的设置被认为是，专注于二次失真的措施，并联合高斯源和私人信息：压缩，通信和简单的平衡条件，没有任何压缩或通信。均衡策略和相关成本的特点。分析，然后扩展到接收方的信息设置和最优策略的结构中的主要变化被确定。最后，扩展的结果分散随机控制的更广泛的背景下。
2016-07-11 cs.GT cs.IT math.IT
Real and Complex Monotone Communication Games
非合作博弈论工具已越来越多地用于研究通信、网络、智能电网和投资组合优化中的许多重要资源分配问题。本文考虑了一类一般的凸纳什均衡问题，其中每个局中人的目标是解决一个任意光滑的凸优化问题。与现有的大多数研究不同，我们不对局中人的问题假设任何特定的结构，而是允许局中人的优化变量为复域上的矩阵。我们的主要贡献是设计了一类新的分布式（异步）最佳响应算法，适用于解决建议的NEP，即使在存在多个解决方案。新的方法，其收敛性分析是基于变分不等式（VI）技术，可以选择，在所有的均衡的游戏，那些优化给定的性能标准，在有限的信号之间的球员的成本。这是一个重大的偏离现有的最佳响应算法，其收敛条件意味着唯一的NE。我们的一些结果取决于直接在复杂域中使用VI问题，这些新的VI的研究也是一个值得注意的创新贡献。然后，我们应用所开发的方法来解决一些新的概括的SISO和MIMO游戏在认知无线电和毫微微蜂窝系统，表现出相当大的性能改善经典的纯非合作计划。
2013-12-14 cs.GT cs.IT math.IT
A Simultaneous-Movement Mobile Multiplayer Game Design based on Adaptive Background Partitioning Technique
由于移动设备的普遍存在的性质，手机游戏的实现已经成为流行的工业技术。然而，移动多人游戏，即玩家与其他玩家同时竞争的游戏，通常会受到延迟，游戏架构类型和通信技术类型等参数的影响。本文对上述参数进行了审查，考虑到解决每个参数所使用的各种技术的利弊。然后，它继续提出了一个增强的机制，用于处理分组延迟的基础上划分成网格的游戏背景。所提出的设计实现和测试使用蓝牙和Wi-Fi通信技术。分析了设计的效率和有效性。
2012-09-13 cs.GT cs.HC cs.MM
A Distributed Nash Equilibrium Seeking in Networked Graphical Games
University of Toronto（多伦多大学）
本文研究了在网络博弈中通过分布式 gossip 方法寻找纳什均衡的问题，提出了一种通用通信图，使玩家仅交换所需信息，并证明了在逐渐减小的步长下，几乎确定性收敛到纳什均衡，同时分析了通信图和干扰图参数之间的权衡以及收敛速率的影响。
2017-03-28 cs.GT cs.SY eess.SY
Communication and Control Co-design in Non-cooperative Games
本文研究双人随机微分博弈中的通信与控制协同设计问题，通过计算Nash控制器和调度器策略并利用投影梯度下降算法求解Nash均衡，解决了通信频率与控制性能的权衡问题。
2025-03-01 cs.GT cs.SY eess.SY
Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Communication Constraints: A Game-Theoretic Approach
Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校机械工程系）；Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系）；Thayer School of Engineering, Dartmouth College（达特茅斯学院泰勒工程学院）
本文研究了在不确定任务完成、时间窗口约束和不完全信息下的动态多机器人任务分配问题，提出基于博弈论的迭代最佳响应算法，在城市级配送领域实现了高效的任务完成。
2026-04-13 cs.GT cs.RO cs.SY
Distributed Nash Equilibrium Seeking By Gossip in Games on Graphs
University of Toronto（多伦多大学）
本文提出在图上游戏中的 gossip 方法寻找纳什均衡，通过设计通用通信图实现部分耦合成本函数的玩家仅交换所需信息，并证明在递减步长下几乎必然收敛到纳什均衡。
2016-10-06 cs.GT cs.SY eess.SY
Networked Communication for Mean-Field Games with Function Approximation and Empirical Mean-Field Estimation
University of Oxford（牛津大学）
本文提出基于函数逼近和经验均值估计的网络通信方法，解决均值场博弈中去中心化智能体在大规模状态空间和群体依赖策略下的学习问题。
2025-12-22 cs.AI cs.GT cs.LG
