Dynamic Policies for Cooperative Networked Systems
嵌入网络图中的一组经济实体通过机会主义地交换其资源以满足其动态生成的需求来进行协作。在什么条件下，他们的合作会带来可持续的经济？哪种在线策略可以确保获得可行的资源交换点，以及实施该策略需要哪些信息？此外，假设有不同的资源和实体有不同的生产能力，生产政策，每个实体应该采用，以最大限度地提高经济的可持续性？重要的是，我们是否能够设计出即使在没有关于实体需求的先验信息的情况下也具有激励相容性的政策？我们引入了一个动态生产调度和资源交换模型来捕捉这个基本问题，并提供上述问题的答案。应用范围从基础设施共享、贸易和组织管理到社交网络和共享经济服务。
2017-07-25 cs.GT
Cooperative Game-Theoretic Approach to Spectrum Sharing in Cognitive Radios
提出了一种将认知无线电中的频谱感知和共享问题规范化建模为可转移效用合作博弈的新框架。次级用户（SU）联合地感测频谱并且协作地检测主用户（PU）活动以用于识别和接入未占用的频谱带。博弈被设计成平衡的和超可加的，以便资源分配是可能的，并为SU提供合作和形成大联盟的激励。游戏的特征函数是根据SU的价值推导出来的，根据联盟在减少PU活动的不确定性方面所做的工作量来计算。根据她在联盟中的价值，每个SU都得到一个回报，这个回报是用各种一点解计算的，比如Shapley值、τ值和Nucleolus。根据其传输的数据率要求，SU使用所获得的支付通过社会最优Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖机制来竞标空闲信道。仿真结果表明，与其他资源分配模型相比，所提出的合作博弈理论模型提供了公平性，合作和性能之间的最佳平衡方面的数据率达到每个SU。
2011-12-07 cs.GT cs.IT cs.NI
Resource Sharing in Energy Communities: A Cooperative Game Approach
本文研究了在NEM费率下共享DER的能源社区合作博弈，证明了集中式与去中心式调度下大联盟的最优性与博弈均衡性，并评估了多种福利再分配机制及社区规模对性能的影响。
2023-11-30 cs.GT cs.SY econ.TH
Mobile Social Services with Network Externality: From Separate Pricing to Bundled Pricing
如今，许多无线设备提供商选择销售与补充移动社交服务捆绑的设备，这表现出很强的正网络外部性。本文旨在量化销售设备和补充服务的好处下，以下三种策略：单独定价，捆绑定价和混合定价（单独和捆绑选项都提供）。本文分别针对物理连接共享和虚拟内容共享这两种流行的服务模型，对上述三种策略进行了综合比较。我们首先研究物理服务模型，其中提供商（例如，FON）为用户提供定制的WiFi设备，用于室内互联网接入，并允许服务订阅者在旅行时物理访问所有设备所有者的WiFi。观察到所有的设备所有者有助于连接共享，我们表明，通过Stackelberg博弈论的方法，捆绑定价优于单独定价，只要设备和服务的总成本是合理的低，以刺激网络外部性。此外，由于定价的灵活性，混合定价严格优于捆绑定价，以保持较高的边际利润的设备销售。接下来，我们研究虚拟共享服务模型，其中提供商（例如，苹果）销售设备和设备支持的应用程序。与连接服务模型不同，在该模型中，服务订户直接贡献于虚拟内容共享，并且网络外部性可以相当强。我们证明了混合定价退化为捆绑定价，如果网络外部性程度大于平均设备估值，这是在形成鲜明对比的连接服务模型，混合定价总是优于捆绑定价。
2018-03-20 cs.GT
On egalitarian values for cooperative games with a priori unions
该研究将可转移效用合作博弈的均分与均等剩余分配值推广到带先验联盟的场景，提出三种均等剩余分配值的推广形式并给出公理化刻画，还通过成本分摊问题的数值实验验证对比了效果。
2024-01-30 cs.GT
Sequential Solution Concepts in Cooperative Games with Generalized Characteristic Functions
Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）
本文研究了序贯解概念，针对时间合作游戏中的顺序敏感性，提出新的奖励分享机制，定义了序贯效率等核心贡献。
2026-10-27 cs.GT
On egalitarian values for cooperative games with level structures
该研究将可转移效用合作博弈的均分与均等剩余分配值拓展到带层级结构的场景，提出三种均等剩余分配值的拓展形式并给出公理化刻画，还通过成本分摊问题完成应用与对比分析。
2024-01-30 cs.GT
Participation Incentives in Online Cooperative Games
本文研究在线合作博弈中的参与激励问题，提出满足参与激励公理和早期到达激励的新机制，并在超可加价值下确保个体理性。
2025-02-27 cs.GT
Behavior in a Shared Resource Game with Cooperative, Greedy, and Vigilante Players
我们研究了一个分布式系统中的信任问题，其中一个共同的资源是由多方共享。在这种自然的信息有限的环境中，各方遵守一个行为协议，导致资源的公平共享。然而，贪婪的玩家可能会从合作协议中叛逃，并获得比公平份额更大的资源，通常不会对自己产生重大的不利后果。在本文中，我们研究了几个义务警员的球员谁也从合作资源共享协议的缺陷，但只在响应感知贪婪的行为的作用。对于一个简单的参与模型，我们展示了贪婪和义务警员之间令人惊讶的复杂动态。我们表明，最佳反应函数的贪婪的球员在我们的制定有一个跳跃的不连续性，这导致的条件下，没有纳什均衡。为了研究这一性质，我们制定了一个精确的表示的情况下，贪婪的球员最佳对策函数时，有一个贪婪的球员，一个义警球员和$N-2$合作的球员。我们用这个公式来说明纳什均衡存在的条件。我们还证明了在不存在纳什均衡的情况下，由虚拟博弈产生的离散动力系统将不会收敛，而会由于跳跃的不连续性而无限振荡.多个义务警员和贪婪的球员的情况下进行了数值研究。最后，我们探讨了虚拟游戏和更好的响应动力学（梯度下降）之间的关系，并说明了这个动力系统可以有一个不动点，即使离散动力系统所产生的虚拟游戏没有。
2013-07-04 cs.GT
Two-sided Matching Based Cooperative Spectrum Sharing
动态频谱接入（DSA）通过允许非授权次用户（SU）机会性地接入主用户（PU）的授权频谱，可以有效地提高频谱利用率，缓解频谱稀缺问题。合作频谱共享是一种新的有前途的模式，提供必要的激励，在动态频谱接入的PU和SU。关键思想是SU中继PU的业务，以换取PU的许可频谱上的接入时间。本文将多个PU和多个SU之间的合作频谱共享问题描述为一个双边市场，研究了完全信息和不完全信息下的市场均衡。首先，我们刻画了市场均衡的充分必要条件。我们分析表明，可能存在多个市场均衡，其中总是有一个唯一的帕累托最优均衡的PU（称为PU最优EQ），其中每个PU实现的效用不差于任何其他均衡。然后，我们表明，在完全信息下，唯一的帕累托最优均衡PU-Optimal-EQ总是可以实现，尽管PU之间的竞争;而在不完全信息下，PU-Optimal-EQ可能无法实现，由于SU的错误陈述（在报告他们的私人信息）。关于这一点，我们进一步研究了PU的最坏情况下的均衡，并描述了PU的鲁棒均衡（称为PU鲁棒EQ），它为每个PU提供了一个保证的效用下所有可能的错误表示行为的SU。数值结果表明，在PU和SU的数量不同的典型网络中，PU-Optimal-EQ和PU-Robust-EQ之间的性能差距相当小（例如，在模拟中小于10%）。
2016-04-13 cs.GT cs.IT cs.NI
Profit Sharing Contracts between Content and Service Providers for Enhanced Network Quality
互联网服务提供商（ISP）长期以来一直要求内容提供方（CP）分享他们的利润，用于网络基础设施的投资。在本文中，我们研究了一个CP与多个ISP之间的利润分享合同。每个ISP都致力于通过更高的投资努力来提高最终用户的服务质量（QoS）。CP同意分享由于对其内容的更高需求而产生的利润。我们首先模型的CP和ISP之间的非合作互动作为一个两阶段的Stackelberg游戏。CP是决定其利润的哪一部分将与ISP分享的领导者。然后，每个ISP同时决定提高网络质量的努力（投资）量。在这种情况下，CP无法观察ISP的单独努力，这对CP决定如何与每个ISP分享利润构成了挑战。因此，我们也研究了一个合作的情况下，CP只决定它给ISP的总份额，每个ISP之间合作分享利润。我们通过建立一个基于纳什讨价还价的模型来研究ISP之间的这种合作的效果。我们表明，这种合作提高了ISP的总工作量和CP的回报。
2021-11-02 cs.GT cs.NI
Cooperative Resource Trading for Network Slicing in Industrial IoT: A Multi-Agent DRL Approach
针对工业物联网网络切片的资源共享需求，本文将租户间资源交易建模为合作Stackelberg博弈，提出多智能体深度强化学习方法实现均衡，在效用最大化上优于基准方法。
2023-08-26 cs.GT
Adaptive Channel Allocation Spectrum Etiquette for Cognitive Radio Networks
在这项工作中，我们提出了一个博弈论的框架来分析分布式自适应信道分配的认知无线电的行为。我们定义了两个不同的目标函数的频谱共享游戏，分别捕获自私用户和合作用户的效用。基于合作用户的效用定义，我们表明，信道分配问题可以制定为一个潜在的游戏，从而收敛到一个确定性的信道分配纳什均衡点。或者，一个没有遗憾的学习实现提出了这两种情况下，它被证明具有类似的性能与潜在的游戏时，合作是强制执行的，但具有较高的变异性，在用户之间。无遗憾学习公式对于适应自私的用户特别有用。非协作学习游戏的优点是网络中信息交换的开销非常低。我们表明，合作为基础的频谱共享礼仪提高了整体网络性能的信息交换所需的开销增加的代价。
2006-02-07 cs.GT
Cooperative Security Against Interdependent Risks
本研究构建相互依赖安全的图论模型，证明网络最优策略可多项式时间计算，分析不同信息假设下成本分摊机制对合作的维持作用，设计并推广了合意分配机制。
2023-05-08 cs.GT math.OC
Efficient Core-selecting Incentive Mechanism for Data Sharing in Federated Learning
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）；China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团公司）
针对联邦学习中如实贡献数据与稳定协作的激励问题，提出基于合作博弈核心、松弛优化和采样联盟近似的高效核心选择机制，降低计算开销并验证其激励效果。
2023-09-26 cs.GT cs.LG
Building Cooperative Networks
我们在演化博弈论的框架下研究合作问题，并以囚徒困境作为问题的隐喻。考虑到系统和个人的模仿能力的增长过程中，我们显示的条件，允许形成任何规模和拓扑结构的高度合作的网络。引入真实系统的一般考虑，我们减少了合作所需的条件，以接近收益成本比r理论上的最小值r=1，当个人的平均连通性增加。通过本文，我们区分了不同的机制，使系统保持高水平的合作时，系统的增长，纳入叛逃者。这些机制需要个体之间的异质性，以促进合作的发展。然而，所需的条件和异质性大大减少相比，静态网络所需的。
2012-08-07 cs.GT physics.soc-ph
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
Estimation of the Shapley Value of a Peer-to-Peer Energy Sharing Game using Coalitional Stratified Random Sampling
近年来出现了各种点对点能源市场，试图以更有效的方式管理分布式能源资源。这些模式面临的主要挑战之一是如何为参与者创造和分配激励。合作博弈论提供了一种方法，根据产消者对当地能源联盟的贡献，使用Shapley值在经济上奖励产消者，但其高计算复杂性限制了博弈的规模。本文探讨了现有文献中提出的Shapley值估计的分层抽样方法，并将其应用于对等合作博弈中，以提高其可扩展性。最后，选定的案例研究验证了所提出的联盟分层随机抽样方法的有效性，并展示了大型游戏的结果。
2019-03-26 cs.CE cs.GT econ.GN
Highway toll allocation problem revisited: new methods and characterizations
本文研究了高速公路通行费分配问题，提出了路段比例共享和路段补偿共享两种新方法，进行公理化特征化与合作博弈解分析，并引入一般性分配方法族，最后通过真实数据集验证了方法性能。
2025-06-21 cs.GT math.OC
Fair Multi-party Machine Learning -- a Game Theoretic approach
National University of Singapore（新加坡国立大学）
高性能机器学习模型已经变得高度依赖于大量和高质量的训练数据的可用性。为了实现这一目标，政府等各种中央机构建议不同的数据提供商将他们的数据汇集在一起，以学习一个统一的预测模型，该模型的性能更好。然而，这些提供商通常是利润驱动的，只有在认为这一过程对他们自己既有利可图又公平的情况下，他们才会同意参与数据共享过程。由于缺乏现有文献，尚不清楚在这种数据共享过程中是否可能获得公平和稳定的结局。因此，我们希望调查这些场景的结果，并研究数据提供者是否会首先同意合作。利用博弈论中的合作博弈概念，我们引入了一组代理之间的数据共享过程作为一类新的合作博弈，并修改了稳定性和公平性的定义。使用这些新的定义，我们然后从理论上研究这种数据共享过程的最优和次优结果及其对扰动的敏感性，通过实验，我们提出了直观的见解，本文分析的理论结果，并讨论了各种方法，数据可以合理地估价。
2019-11-22 cs.GT cs.LG cs.MA
Improving the Scalability of a Prosumer Cooperative Game with K-Means Clustering
University of Oxford（牛津大学）
在对等能源共享的各种市场结构中，一个基于合作博弈论的模型为产消者合作调度能源资源提供了明确的激励。然而，该模型的计算复杂性随着参与者的数量呈指数级增加。为了解决这个问题，本文提出了K-均值聚类的应用程序的大联盟优化后的能量配置文件。合作模型与“集群玩家”一起运行，以计算他们的收益分配，然后在每个集群内的产消者之间进一步分配。案例研究表明，所提出的方法可以显着提高合作计划的可扩展性，同时保持高水平的经济激励的生产者。
2020-07-31 cs.CE cs.GT cs.LG
