Quantifying Inefficiency of Fair Cost-Sharing Mechanisms for Sharing Economy
共享经济是一种分布式的点对点经济模式，它产生了各种出于经济目的的社会互动。一个基本的分布式决策过程是联盟形成，用于协作地共享某些可替换资源，例如，在旅行者之间共享酒店房间，在乘客之间共享出租车，以及在用户之间共享常规通行证。本文以共享经济的应用为背景，研究了一个基于$K$参与者能力的联盟形成博弈。每个联盟的参与者应该根据给定的成本分摊机制分摊相关成本。一个稳定的联盟结构是建立在没有一组参与者可以选择退出形成另一个联盟，导致较低的个人支付。我们量化的低效率的分布式决策过程下的成本分担机制的强无政府无政府代价（SPoA），比较最坏情况下的稳定联盟结构和社会最优。特别是，我们推导出共同公平成本分摊机制的SPoA（例如，平等分割，比例分割，平等主义和纳什讨价还价的解决方案的讨价还价游戏，和使用为基础的成本分摊）。我们发现，平均分割，比例分割，和基于使用的成本分摊（在一定条件下）的SPOA是$Θ(\log K)$，而一个平等主义和纳什讨价还价的解决方案是$O(\sqrt{K} \log K)$。因此，在共同的公平成本分摊机制下的分布式决策过程只会导致适度的低效率。
2017-10-16 cs.GT
A Truth Serum for Sharing Rewards
我们研究一个问题，一组代理人必须决定如何联合奖励应该在他们之间共享。我们关注的是每个代理收到的份额取决于其同行对其代理对群体贡献的主观意见的设置。为此，我们引入了一种机制，以引起和汇总主观意见，以及确定代理人的股份。所提出的机制背后的直觉是，每个相信其他人说实话的代理人都有其预期份额最大化的程度，它被同行很好地评估，并且如实地报告其意见。在代理人是贝叶斯决策者和底层人口足够大的假设下，我们证明了我们的机制是激励兼容的，不平衡的，和易处理的。我们还提出了策略，使这一机制的合理性和公平性。
2013-05-22 cs.GT
Reward Sharing Schemes for Stake Pools
我们介绍并研究了奖励共享方案（RSS），该方案在涉及大量利益相关者的协作项目中促进{ \em权益池}\的公平形成，例如维护权益证明（PoS）区块链。我们的机制是由所需的池数的目标值参数化。我们表明，通过适当的激励参与者，所需的股份池的数量是一个纳什均衡所产生的理性发挥。我们的均衡还表现出效率/安全性的权衡，通过一个参数，包括池之间校准最小的成本和提供保护，防止Sybil攻击，设置一个单一的利益相关者创建了大量的池，希望主导的合作项目。然后，我们描述了如何在PoS设置中部署RSS，减轻一些潜在的部署攻击和协议偏差，包括审查交易，执行Sybil攻击以控制大多数股份，谎报实际成本等。最后，我们通过实验证明了在动态环境中，玩家在无限期的互动游戏中对彼此的战略举措做出反应，从而快速收敛到均衡。我们还展示了简单的奖励分享计划，似乎更“公平”，也许违反直觉，集中均衡收敛。
2020-06-06 cs.GT
Incentivizing Evaluation via Limited Access to Ground Truth: Peer-Prediction Makes Things Worse
在许多情况下，评估感兴趣的对象的有效方法是从分散的个体收集评价并将这些评价聚合在一起。一些例子是分类在线内容和通过同行评分评估学生作业。对于这个数据科学问题，一个挑战是激励参与者仔细进行此类评估并诚实地报告，特别是在这样做成本高昂的情况下。现有的方法，特别是同行预测机制，可以激励在平衡中说实话。然而，它们也会产生一种均衡，在这种均衡中，代理人不支付准确评估所需的成本，因此无法获得有用的信息。我们表明，这个问题是不可避免的，每当代理人能够协调使用低成本的信号有关的项目正在评估（例如，文本标签或图片）。然后，我们考虑规避这个问题的方法，通过比较代理人的报告，真值，这是在实践中，当存在可信的评估-如助教在同行评分的情况下-谁可以执行数量有限的公正（但嘈杂）的评价。当然，当这样的真值可用时，一种更简单的方法也是可能的：基于与具有一定概率的真值的一致性来奖励每个代理，否则无条件地奖励代理。令人惊讶的是，我们发现，更简单的机制实现了更强的激励保证给予更少的访问真值比一个大的同行预测机制。
2016-06-22 cs.GT
On Reward Sharing in Blockchain Mining Pools
本文提出了一个概念框架，用于分析矿池中的奖励共享方案，例如与比特币相关的方案。该框架是围绕在一个游泳池，而不是代理人的报告份额，并在两个新的公平标准，绝对和相对的再分配结果。这些标准规定，向池中增加一个份额以同样的方式影响所有以前的份额，无论是在绝对数量上还是在相对比例上。我们描述了两大类经济上可行的奖励分享计划，分别对应于这些公平性标准。我们进一步表明，这些类的交集带来了一个推广的众所周知的比例计划，这也导致了一个新的表征的比例计划作为一个推论。
2021-07-12 cs.GT econ.TH
Game-Theoretical Analysis of Reviewer Rewards in Peer-Review Journal Systems: Analysis and Experimental Evaluation using Deep Reinforcement Learning
Chung-Ang University（中央大学）
本文利用博弈论和深度强化学习分析同行评审期刊中基于代金券的审稿人奖励系统缺陷，提出并验证了一种能缓解二元决策偏差、促进全面评审的替代奖励系统，展现出更平衡的决策分布与稳定性。
2023-05-20 cs.AI cs.GT cs.LG
Co-evolution of social reward and punishment under institutional interventions
该研究在社会困境中结合同伴与制度激励，通过理论分析与模拟揭示：同伴惩罚促合作、同伴奖励增福利，制度性奖励同伴激励策略效果显著，惩罚同伴激励策略则损害社会收益，为制度设计提供了原则。
2026-08-04 cs.AI cs.GT cs.MA
Multi-Player Resource-Sharing Games with Fair Reward Allocation
针对带老虎机反馈的在线多玩家资源共享博弈，提出一种新颖的UCB算法，学习资源平均奖励以最大化首个玩家的最坏情况时间平均期望奖励，其在T时隙内接近最优解且收敛更快。
2025-02-14 cs.GT math.OC
Building Better Incentives for Robustness in BitTorrent
BitTorrent是一种广泛部署的点对点文件传输协议，采用鼓励合作的“以牙还牙”机制。不幸的是，节点在完成下载文件后几乎没有动力为它们的对等节点提供利他服务，并且利他主义可以被像比特暴君这样的激进客户端利用。这种利他主义，称为播种，总是有益的，有时是必不可少的BitTorrent的现实世界的表现。我们提出了一个新的长期激励机制，在BitTorrent，以鼓励同行种子，我们通过模拟评估其有效性。我们表明，当运行我们的算法的节点奖励彼此在以前的群体中的良好行为，他们的经验，在下载时间比未奖励的节点多达50%的改善。即使像BitTyrant这样的激进客户端加入了集群，我们的奖励节点仍然优于它们，尽管幅度较小。
2011-08-12 cs.GT cs.NI
Rewarding Informed Voting in PoS Governance
Cardano Foundation（卡达诺基金会）
本文研究PoS治理中委托代表人的奖励设计，提出条件性奖励规则使真诚投票在对称正努力水平下严格最优，并可能提升努力与决策准确性，但存在不真诚均衡。
2026-10-07 cs.GT econ.TH
On Incentive Compatible Role-based Reward Distribution in Algorand
Algorand是一个最近的开源公共或非许可区块链系统，它采用了一种新的权益证明拜占庭共识协议，可以有效地将分布式交易协议问题扩展到数十亿用户。除了更民主和节能之外，与比特币等流行协议相比，Algorand还具有更高的交易吞吐量。本文是第一次尝试在文献中研究和解决这个问题。通过仔细建模的参与成本和奖励收到的战略互动的情况下，我们首先经验表明，即使是少量的节点叛逃参与协议任务，由于可用的激励不足，可以导致在Algorand网络无法计算和添加新的块的交易。我们进一步表明，这种效果可以通过数学模型的互动在Algorand给出其参与成本和当前（或计划）的奖励分配/共享方法设想的Algorand基金会。具体来说，在分析这个博弈模型，我们观察到，在目前提出的奖励分享方法下的相互合作是不是一个纳什均衡。这是一个重要的结果，可能会威胁到其他健壮的分布式共识机制的成功。我们提出了一种新的奖励分享方法，并正式证明了它是激励兼容的，即，它可以保证一组自私Algorand用户之间的协作。大量的数值和Algorand模拟结果进一步证实了我们的分析结果。此外，这些结果表明，对于网络中给定的股权分布，我们的奖励共享方法可以保证合作，每轮奖励明显较小。
2019-11-08 cs.CR cs.GT
Approximately Socially-Optimal Decentralized Coalition Formation with Application to P2P Energy Sharing
P2P（peer-to-peer）经济模式已经在不同领域出现。“P2P能源共享”是能源领域P2P经济的一种新形式，它允许用户建立其本地能源资源的长期共享安排（例如，屋顶PV、家用电池），并结合优化的能源管理。在这样的P2P设置中，形成用户联盟，用于由自私的用户基于他们的个人偏好以分散的方式共享资源。分散式联盟形成的一个可能结果是一个稳定的联盟结构，其中没有一组用户可以合作地选择退出以形成另一个联盟，该联盟对所有成员都有更高的偏好。值得注意的是，存在着一些公平的费用分摊机制（例如，平等分割，比例分割，平均主义和纳什讨价还价的谈判解决方案），模型实际的成本分担的应用程序与理想的属性，如存在一个稳定的联盟结构与一个小的强价格的无政府状态（SPoA），以接近社会最优。本文给出了分散式联盟形成的一般性结果：（1）建立了一个关于SPoA的对数下界，从而证明了几种已知的公平成本分担机制是具有最小SPoA的最佳实用机制。(2)我们发现，平均主义和纳什讨价还价的成本分担机制的SPoA匹配的下限。(3)我们得出了不同的成本分摊机制的混合的战略行动纲领。(4)我们提出了一个分散的算法，形成一个稳定的联盟结构。(5)最后，我们将我们的一般结果应用到P2P能源共享，并提出了一个实证研究的分散联盟形成在现实世界的项目。我们研究的经验SPOA，这是观察到的95%的社会最优成本与联盟的2和3个用户，通过公平的成本…
2022-10-05 cs.GT cs.MA
Incentivizing Time-Aware Fairness in Data Sharing
Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系）；Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research（科技研究局信息与通信研究所）；Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联合研究技术联盟）
针对多方不同时加入数据共享的问题，提出时间感知公平框架，通过给予早加入者更高奖励来激励贡献，并验证其有效性。
2025-10-22 cs.GT cs.LG
A Two-Player Resource-Sharing Game with Asymmetric Information
本文研究具有非对称信息的双人资源共享博弈，提出迭代最佳响应算法寻找近似纳什均衡，并针对互不信任场景开发了结合在线凸优化与漂移加惩罚技术的算法以最大化最坏情况期望效用。
2023-09-18 cs.GT math.OC
Sharing Information Without Regret in Managed Stochastic Games
研究了多人重复博弈中的信息共享问题。每一轮，每个玩家观察一个随机向量的一个子集，然后采取一个控制动作。每个参与者获得的效用取决于完整的随机向量和其他参与者的行动。一个例子是一个游戏，其中不同的奖励被放置在多个位置上，每个玩家只知道位置的子集中的奖励，并且玩家竞争收集奖励。分享信息可以帮助他人，但也会增加对理想地点的竞争。标准的纳什均衡和相关的均衡概念在这种情况下是不够的。相反，本文开发了一种算法，在每一轮，所有的球员通过他们的信息和预期的行动，以游戏管理器。管理者为每个参与者提供建议的行动，如果采取行动，最大化平均效用的凹函数，但每个参与者的平均效用不低于没有共享的情况。该算法使用每一轮给出的信息在线行动，不需要特定的随机事件或玩家行为模型。因此，本文的分析结果适用于非遍历的情况下，人类球员采取的任何行动序列。
2014-12-30 cs.GT cs.MA math.OC
Decentralized Peer Review in Open Science: A Mechanism Proposal
针对同行评审缺乏激励与透明度的问题，提出一种基于智能合约区块链的去中心化社区治理系统，通过报酬、匿名公开、声誉追踪和数字证书提升评审质量与可信度。
2024-04-28 cs.CY cs.GT econ.GN
An Incentive-Compatible Reward Sharing Mechanism for Mitigating Mirroring Attacks in Decentralized Data-Feed Systems
本文分析了去中心化数据馈送系统中的镜像攻击问题，提出一种激励兼容的奖励共享机制，通过证明纳什均衡确保每用户仅运行一个预言机，有效抑制Sybil行为并提升系统可靠性。
2025-09-14 cs.ET cs.GT cs.IR
