A Tunable Incentive Mechanism for Binary Aggregation Without Verification
University of Waterloo（滑铁卢大学）
针对无验证二元聚合问题，提出一种可调奖惩机制，通过奖惩比率约束实现激励相容和个体理性，并分析可行区域及扩展方案。
2026-07-01 cs.GT
Control of Asynchronous Imitation Dynamics on Networks
模仿在决策主体群体中被广泛观察到。使用我们最近的收敛结果的异步模仿动态网络，我们考虑如何这样的网络可以有效地驱动到一个理想的平衡状态，通过提供回报激励使用一定的策略，无论是统一的或针对个人。特别是，如果对于每个可用的策略，代理人玩该策略时，他们的邻居玩相同的策略获得最大的回报，我们表明，提供激励，代理人在网络中，是在平衡将导致收敛到一个独特的新的平衡。对于一个统一的激励可以提供给所有代理的情况下，这个结果允许使用二进制搜索算法的最佳激励的计算。当激励措施可以针对个人代理，我们提出了一种算法来选择代理人应该选择的基础上迭代最大化的代理人谁采取所需的策略，以获得这些代理人这样做所需的回报激励的数量的比率。仿真结果表明，所提出的算法计算出接近最优的有针对性的支付激励的范围内的网络和协调博弈中的支付分布。
2017-04-12 cs.GT nlin.AO
PeerBTS: Incentivizing Effort in Strategyproof Peer Selection
Tulane University（杜兰大学）；Ben-Gurion University（本-古里安大学）
针对同行选择机制缺乏对评估努力激励的问题，提出PeerBTS机制，结合同行预测抽奖与现有机制，在保持贝叶斯纳什激励兼容的同时激励努力，并通过理论证明和模拟验证其有效性。
2026-05-22 cs.GT
Sybil-proof Mechanisms in Query Incentive Networks
在本文中，我们研究的激励机制，从网络代理检索信息。根据[Kleinberg and Raghavan 2005]中的模型，代理被表示为无限树中的节点，该无限树由随机分支过程生成。查询由根发出，并且每个节点拥有具有独立概率$p=1/n$的答案。此外，树中的每个节点都采取策略性行动以最大化其自身的回报。为了鼓励代理参与信息获取过程，需要一种激励机制来奖励提供信息的代理以及帮助促进这种获取的代理。我们专注于设计有效的防欺诈激励机制，即，其对于假身份攻击是鲁棒的。%我们考虑的激励机制是防欺诈的，即，鲁棒的假身份攻击。我们提出了一个家庭的机制，称为直接转介（DR）机制，分配最大的奖励信息持有人以及它的直接父母（或直接转介）。我们发现，如果设计得当，直接转诊机制是防梅毒和有效的。特别是，我们表明，对于任何分支因子$b>1$，我们可以实现将查询向下传播到$h$级别的预期$O(h^2)$成本。当需要找到具有高概率的答案时，这个结果以指数方式改进了以前的工作。当底层网络是一个确定性链时，我们的机制在一些温和的假设下是最优的。此外，由于其简单的奖励结构，DR机制可能有很好的机会在实践中被采用。
2013-07-31 cs.GT cs.SI
Exploring optimal institutional incentives for public cooperation
亲社会激励可以促进合作，但提供激励是昂贵的。人类社会中的机构可能更喜欢使用能够以合理成本促进合作的激励策略。然而，到目前为止，很少有研究探讨了最佳的制度激励，使相关成本最小化，有利于公共合作。在这项工作中，结合最优控制理论，因此，我们制定了两个最优控制问题，以探索最优的激励策略，分别为制度奖励和惩罚。利用完全混合种群的Hamilton-Jacobi-Bellman方程方法，从理论上分别得到了累积费用最小的最优正激励策略和负激励策略.此外，我们提供了数值例子来验证所获得的最佳激励，使动力系统达到预期的目的地在最低的累积成本相比，与其他给定的激励策略。此外，我们发现，最优惩罚策略是一个更便宜的方式获得预期的合作水平时，它比最优奖励策略。
2019-07-25 cs.GT math.OC physics.soc-ph
Incentive Games and Mechanisms for Risk Management
激励在具有多个自治部门的大型组织的（安全和IT）风险管理中发挥着重要作用。本文提出了一个基于博弈论的风险管理激励机制设计框架。风险管理者作为一个机制设计者，提供规则和激励因素，如援助或补贴的部门或单位，这是建模为自私的球员的战略（非合作）游戏。在此基础上，提出了满足效率、偏好相容性和防策略性准则的多目标激励机制。此外，迭代和分布式算法，它可以实现下的信息限制，如风险管理人员不知道个别单位的喜好。一个示例场景用数字说明了框架和结果。提出的激励机制设计方法不仅对制定指导方针，而且对开发大规模风险管理的计算机辅助系统也是有用的。
2010-12-15 cs.GT
Computer-aided verification in mechanism design
在机制设计中，金标准的解决方案概念是主导策略激励相容性和贝叶斯激励相容性。这些解决方案的概念减轻了（可能是不成熟的）投标人参与复杂的战略制定的需要。虽然激励属性很容易陈述，但它们的证明是特定于机制的，并且可能相当复杂。这引发了两个担忧。从实践的角度来看，检查复杂的证明可能是一个繁琐的过程，通常需要机制设计方面的专家。此外，从建模的角度来看，如果不成熟的代理人不相信激励属性，他们可能会以不可预测的方式制定策略。为了解决这两个问题，我们探索技术，从计算机辅助验证，以构建正式证明的激励属性。由于形式证明可以自动检查，代理不需要手动检查属性，甚至不需要理解证明。为了证明，我们提出了一个复杂的机制的验证：从贝叶斯激励兼容的机制设计的算法设计的Hartline，Kleinberg和Malekian的通用减少。这种机制为形式化验证提出了新的挑战，包括从机制的执行和从先前的类型分布的随机性的基本使用。作为一个直接的后果，我们的工作也正式贝叶斯激励相容性的整个家庭的机制，通过这种减少。最后，作为我们的形式化的中间步骤，我们提供了第一个形式化验证的激励相容性著名的Vickrey-Clarke-Groves机制。
2016-12-25 cs.GT cs.LO
Quantized VCG Mechanisms for Polymatroid Environments
许多网络资源分配问题可以看作是分配一个可分的资源，其中的分配被限制在一个多拟阵。我们考虑用市场机制来解决这些问题。虽然Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制可以提供具有强激励特性（即主导策略激励相容性）的有效分配，但其众所周知的高通信要求使其无法使用。已经有一些方法来降低沟通成本的VCG削弱其激励属性。在这里，相反，我们采取了不同的方法，通过量化降低通信成本，同时保持VCG的主导战略激励属性。这种方法的成本是我们描述的效率损失。我们首先考虑量化的资源分配，使代理只需要提交一个有限数量的投标，而不是完整的效用函数。我们随后考虑量化代理人的出价。
2019-04-26 cs.GT
Incentive-Compatible Diffusion
我们的工作桥梁激励兼容的机制设计和文献上的扩散算法的文献。我们介绍的研究，找到一个激励兼容（防策略）的机制，选择一个有影响力的顶点在有向图（如Twitter的网络）。我们的目标是设计一种机制，最大的影响力和所选择的用户的影响力之间的比例有界，其中没有用户可以提高其被选中的概率以下或不跟随其他用户。我们引入了“两条路径”机制，这是基于选择的顶点，这是两个独立的随机游走在网络中的第一个交叉点的想法。双路径机制在有向无环图上是激励相容的，并且在有向无环图的自然子族上具有有限的逼近比。仿真结果表明，该机制具有较好的实用性.
2018-05-21 cs.GT
Incentives in Ethereum's Hybrid Casper Protocol
我们介绍了混合Casper友好终结小工具（FFG）的概述：一个覆盖在以太坊工作量证明区块链上的权益证明检查点协议。我们描述了它的核心功能和奖励计划，并探讨其属性。我们的研究结果表明，Casper实施的激励机制确保了活性，同时提供了比标准工作量证明协议更好的安全保证。基于该协议作为区块链上的智能合约的最小影响实现，我们讨论了与参数化、资金、吞吐量和网络开销相关的其他问题，并检测了潜在的限制。
2021-07-18 cs.CR cs.DC cs.GT
Ordinal Bayesian incentive compatibility in random assignment model
我们探讨了随机分配模型中将激励相容的概念从策略防护弱化为有序贝叶斯激励相容（OBIC）的后果。如果代理的共同先验是一个统一的先验，那么一大类随机机制是OBIC关于这个先验-这包括概率串行机制。然后，我们引入了一个强大的版本的OBIC：一个机制是本地鲁棒OBIC，如果它是OBIC的所有独立的先验在某个邻域中的一个给定的独立先验。我们证明了每一个局部鲁棒OBIC机制满足一个温和的性质称为基本单调性是防策略。这导致了Bogomolnaia和Moulin（2001）的不可能性结果的加强：如果至少有四个代理人，则不存在局部鲁棒OBIC和满足平等待遇的有序有效机制。
2021-05-16 cs.GT econ.TH
Beyond Incentive Compatibility: Rational Harm-Proof Transaction Fee Mechanisms
University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（密歇根大学）
本文提出理性无害性（RHP）概念，证明交易费用机制在有限区块容量下存在四难困境，并构造满足RHP的随机化机制，将设计从激励扩展至防无成本损害。
2026-09-29 cs.CR cs.GT
Balanced Ranking Mechanisms
在私人价值单物品拍卖模型中，我们构造了一个满意机制--对称的、优势策略激励相容的、价格均衡的机制。我们的机制分配对象的最高价值的代理超过99%的概率提供至少有14个代理。这也是事后的个人理性。我们表明，我们的机制是最佳的限制类满意的排名机制。由于在该模型中不可能通过优势策略激励相容和利益平衡机制来实现效率，我们的结果说明了这种不可能性的局限性。
2016-04-28 cs.GT
Limitations of Incentive Compatibility on Discrete Type Spaces
在激励相容机制的设计中，一种常见的方法是在优化可行机制的程序中强制激励相容作为约束。这样的约束通常被施加在类型空间的稀疏表示上，例如它们的离散化或样本，以使程序易于管理。在这项工作中，我们探索这种方法的局限性，通过研究是否所有的主导策略激励兼容机制的离散类型的一组$T$可以扩展到凸包的$T$。Dobzinski，Fu和Kleinberg（2015）肯定地回答了所有类型是一维的设置的问题。不难证明，当可行结果集向下封闭时，同样成立。在这项工作中，我们表明，这个问题有一个否定的答案，某些非向下封闭的多维类型的设置。这一结果应呼吁谨慎使用上述方法，以执行激励兼容性超越单维偏好和向下封闭的可行结果。
2020-11-23 cs.GT
Approximate Strategyproofness in Approval-based Budget Division
UNSW Sydney（新南威尔士大学）；ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息逻辑与计算研究所）；Northwestern University（西北大学）
本文研究了审批制预算分配中近似策略无偏性，证明Nash产品规则的激励比为2，从而绕过Brandl等人的不可能定理，并展示了其在公平性和效率性下的最优性。
2026-05-12 cs.GT econ.TH
Incentive Mechanism Design for ROI-constrained Auto-bidding
自动竞价在在线广告中扮演着重要的角色，并已成为广告主和广告平台实现其绩效目标和优化广告投放效率的重要工具。采用自动出价的广告主只需要表达高层次的目标和约束，而将出价优化问题留给广告平台。由于自动竞价明显改变了竞价语言和广告主参与广告拍卖的方式，因此，研究自动竞价与广告主的互动关系，需要对自动竞价环境的机制设计进行基础性研究。在本文中，我们制定了一般问题的激励机制设计的投资回报率约束的自动投标，并进行了分析的策略证明要求的收入最大化和利润最大化的广告客户。此外，本文还为不同类型的广告主提供了一个保证激励属性的机制框架和一个切实可行的解决方案。
2020-12-04 cs.GT
An Incentive Compatible, Efficient Market for Air Traffic Flow Management
我们提出了一个基于市场的方法来解决空中交通流量管理（ATFM）问题。我们市场上的货物是延误，买家是航空公司;后者向联邦航空局支付金钱，以购买每个航班所需的延误量。我们给出了这个市场的均衡的概念和LP的解决方案提供了一个均衡分配的航班着陆插槽以及着陆插槽的均衡价格。通过减少匹配，我们表明，这种平衡可以计算组合在强多项式时间。此外，存在一组特殊的均衡价格，它可以很容易地计算，这是相同的VCG解决方案，因此，市场是激励相容的优势战略。
2017-05-22 cs.GT
The Impossibility of Strategyproof Rank Aggregation
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
本文证明了在至少四个选项的情况下，不存在同时满足一致性和策略证明性的排名聚合方法。
2026-09-29 cs.GT econ.TH
Incentive-Compatible Classification
我们调查的可能性，激励兼容（IC，又名。防策略的）机制，用于根据网络中的代理对彼此的评论来对它们进行分类。在$ α$ -分类问题中，我们感兴趣的是选择用户中排名前几位的$ α$部分。我们给出了上界（不可能性）和下界（机制）的最坏情况下的一致性之间的分类的IC机制和理想的$ α$分类。我们证明了界限依赖于$ α$和由一个单一的代理，$ Δ$的最大数量的评论。我们的研究结果表明，当$ α$较小而$ Δ$较大时，很难找到一个好的机制。特别是，如果$ Δ$是无界的，那么最佳机制是平凡的（也就是说，它不考虑评论）。另一方面，当$ Δ$是次线性的代理数量，我们给出了一个简单的，自然的机制，符合率为$ α$。
2019-11-20 cs.GT
Limiting gaming opportunities on incentive-based demand response programs
需求响应（DR）是一种通过修改消费配置文件来匹配供应和需求的程序。这些计划中的一些是基于经济激励，其中，用户根据估计的基线来减少他的能量需求。文献回顾和实践表明，采用基线的反事实模型容易受到博弈的影响。经典的机制设计方案要求智能体传递其全部类型，这给其实际实现带来了较大的困难。在本文中，一个新的合同，诱导个人的理性（自愿参与）和渐近激励相容性（真实性）通过调用的概率，代理人不需要报告边际效用。在这种方法中，消费者仅宣布基线和减少容量，给定支付方案，该支付方案包括电力成本、激励价格和由自我报告的能量消耗与实际能量消耗之间的任何偏差引起的惩罚。聚合器随机决定调用哪些用户来执行能量减少。因此，在基于激励的DR中，渐进的讲真话行为由聚合器通过每个代理的调用概率来管理。提供数学证明和数值研究，以证明该合同在限制游戏机会和实施方面的属性和优势。
2018-02-23 cs.GT
Proof-of-Learning with Incentive Security
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Tsinghua University（清华大学）；Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院）；HKUST (GZ)（香港科技大学（广州））；New York University（纽约大学）；Yau Mathematical Sciences Center（丘成桐数学科学中心）
针对PoW能耗与PoS安全问题及PoL易受攻击、难实现拜占庭安全的缺陷，本文提出激励安全性概念，设计高效、难度可控且可证明激励安全的学习证明机制，可抵御两类攻击并降低开销。
2025-01-08 cs.AI cs.CR cs.ET
Incentive Compatibility, Scalability and Privacy in real time Demand Response
可再生能源在现代智能电网中的高度渗透需要开发需求响应（DR）机制以及针对新兴灵活性市场的相应创新服务。从博弈论的角度来看，这种DR机制的基本关键性能指标（KPI）是在社会福利、实用性和激励保证方面的效率，在某种意义上，使每个用户根据他/她的偏好如实行事成为主导策略，不留下作弊的余地。在本文中，我们提出了一个DR架构，包括一个基于Ausubel成交拍卖和通信协议的机制，可证明保证效率和真实的用户参与。通过简单的查询增强了参与的实用性/容易性，而通过分布式实现解决了用户隐私问题。仿真结果证实了所需的属性，同时也表明，在参与者不是特别灵活的市场中，真实性属性变得更加重要
2019-02-25 cs.GT
Incentive-Compatible Forecasting Competitions
我们开始研究激励兼容的预测比赛中，多个预测者对一个或多个事件的预测和竞争一个奖项。我们有两个目标：（1）激励预测者如实报告;（2）奖励最准确的预测者。如果所有的预测者都能根据他们的分数得到报酬，那么适当的评分规则就能激励他们如实报告。然而，如果只有得分最高的预测者获奖，激励就会被扭曲，因为预测者通常可以通过报告更极端的信念来增加他们获得最高分数的概率。在本文中，我们介绍了两个新的预测竞争机制。我们的第一个机制是激励兼容的，并保证选择最准确的预测者，其概率高于任何其他预测者。此外，我们表明，在标准的单事件，两个预测设置和温和的技术条件下，没有其他激励兼容的机制选择最准确的预测与更高的概率。我们的第二个机制是激励兼容的，当预测者的信念是这样的，一个事件的信息不会导致其他事件的信念更新，它选择最好的预测概率接近1的事件数量的增长。我们的激励相容性的概念比以前的主导策略激励相容性的定义更普遍，因为它允许报告与事件结果相关。此外，我们的机制很容易实现，并可以推广到相关的问题，输出一个排名超过预测和雇用一个预测与未来事件的高准确性。
2021-09-07 cs.GT
On Sybil-proof Mechanisms
California Institute of Technology（加州理工学院）；Offchain Labs；Flashbots
本文研究了防Sybil机制的设计，证明在单参数环境下，第二价格拍卖是唯一满足非浪费、对称、激励相容和防Sybil条件的机制，并探讨了其在贝叶斯设置下的扩展性。
2026-02-09 cs.GT
Transaction Fee Mining and Mechanism Design
交易费是许多区块链系统中的主要激励措施，作为激励处理交易的一种方式。不幸的是，与固定块奖励等替代方案相比，它们也引入了大量的激励不对称。我们分析了交易费用引起的一些激励兼容性问题，这些问题与用户提交的出价、矿工用来选择包括哪些交易的分配规则以及他们在最长链共识的背景下选择在哪里挖矿有关。我们首先调查了各种挖矿攻击，包括挖底、费用狙击和费用优化的自私挖矿。然后，我们开始分析用户激励兼容性、短视矿工激励兼容性和链外协议证明性的机械概念，以及为什么它们在完整形式下可证明不兼容。然后，我们讨论了较弱的近似和$γ$ -弱激励相容性的概念，以及所有这些形式的激励相容性如何在区块链的无信任拍卖者设置中保持或失败，检查经典机制以及最近的机制，如以太坊的EIP-1559机制和\cite{chung}的燃烧第二价格拍卖。在整个过程中，我们概括和相互关联现有的概念，提供新的统一的观点和分析的直觉，并讨论未来工作的具体和总体开放的问题。
2023-02-14 cs.GT
Mechanism Design with Strategic Mediators
我们考虑的问题，设计机制，通过战略中介（或中介）与战略代理人互动，并调查社会成本，由于中介的战略行为。拥有私人信息的自私代理人都与一个策略中介人相关联，并且只能通过该中介人与该机制进行交互。每个中介者的目标是优化其代理人的组合效用，而机制的目标是优化所有代理人的组合效用。我们专注于设施的位置上的度量引起的一个公知的树的问题。对于非策略中介，存在最优的主导策略机制。我们表明，当代理人和调解人的行为策略，有没有占主导地位的战略机制，实现任何近似。因此，我们稍微放松了激励约束，并定义了双边激励相容机制的概念。我们证明了Procaccia and Tennenholtz（2013）和Dekel et al.（2010）提出的$3$ -竞争确定性机制可以自然地扩展到树，并且仍然是$3$ -竞争和双边激励相容的。这基本上是最好的可能。然后，我们表明，通过允许随机化可以构建一个$2$竞争随机机制，是双边激励兼容，这也是本质上紧。这一结果也填补了Procaccia and Tennenholtz（2013）和Lu et al.（2009）工作中留下的空白，即为一条线上没有中介的加权代理设计策略验证机制的更简单问题，同时扩展到更一般的树模型。我们还调查了上述设置有多个层次的调解人的进一步推广。
2015-01-19 cs.GT
Timestamp Manipulation: Incentive Attacks on Timestamp-Based Proof-of-Work Blockchains with Minimal Additional Risk
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Tsinghua University（清华大学）
针对基于时间戳的工作量证明区块链，提出UUM和SUUM两种无奖励损失风险的新型激励攻击，经理论、实验及链上实证验证，攻击收益高于现有RUM攻击，且已在矿池中被观测到。
2026-09-11 cs.CR cs.GT
Zero-Knowledge Proof-of-Identity: Sybil-Resistant, Anonymous Authentication on Permissionless Blockchains and Incentive Compatible, Strictly Dominant Cryptocurrencies
该研究提出基于可信公共证书的零知识身份证明机制，应用于无需许可区块链以解决传统抗女巫机制的低效问题，并证明对应zk-PoI加密货币在激励兼容、占优性等多方面优于PoW/PoS类加密货币。
2024-09-16 cs.CR cs.GT
Incentive Compatibility in Two-Stage Repeated Stochastic Games
我们解决了两阶段重复随机博弈的机制设计问题-一种新的设置，使用它可以很容易地模拟下一代电力市场中出现的许多问题。重复游戏为玩家提供了一大类策略，使玩家的行动适应所有过去的观察和从中获得的推论。在其他情况下，如迭代拍卖或动态博弈，这种大的策略空间表现出来，它通常有一个重要的含义，机制设计：它可能是不可能获得真相告诉作为一个占优策略均衡。因此，在这样的场景中，通常只满足于使讲真话成为纳什均衡或其变体的机制，即使纳什均衡已知是真实世界行为的差模型。这是由于每个参与者都必须对其他参与者的行为做出过于具体的假设，以采用他们的纳什均衡策略，而他们可能不会这样做。一般来说，均衡中的投机负担越小，它对现实世界行为的建模就越合理。在这一准则的指导下，我们引入了一个新的均衡概念，称为占优策略非破产均衡（DNBE），它要求参与者对其他参与者的行为做出很少的假设，以采用他们的均衡策略。因此，一种机制，使讲真话的DNBE，而不是只有一个纳什均衡可能是相当有效的塑造现实世界的行为沿着真理的路线。我们提出了一个两阶段重复随机博弈的机制，使讲真话的占优策略非破产均衡。该机制还保证了个体理性和社会福利最大化。最后，我们描述了一个应用程序的机制，设计需求响应市场。
2022-10-19 cs.GT econ.TH
A Study of Truck Platooning Incentives Using a Congestion Game
ACCESS Linnaeus Center, School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology（ACCESS林奈斯中心，电气工程学院，皇家理工学院）
本文通过原子拥堵博弈模型研究交通流中车辆与卡车编队激励的相互作用，利用斯德哥尔摩交通数据验证模型假设，并通过仿真实验分析司机时间价值和编队率对纳什均衡的影响。
2014-01-21 cs.GT cs.SY eess.SY
Incentives in Federated Learning with Heterogeneous Agents
Harvard University（哈佛大学）；University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
本文提出了一种基于博弈论的联邦学习激励机制，通过线性规划和 pay what you contribute 规则，实现策略证明和最小化合作成本。
2026-01-29 cs.GT
Stable Matching Mechanisms are Not Obviously Strategy-Proof
许多双边匹配市场，从劳动力市场到学校选择计划，都使用基于申请人提出延迟接受算法的信息交换所，众所周知，这对申请人来说是防策略的。尽管如此，越来越多的经验证据表明，申请人歪曲他们的偏好时，这一机制的使用。本文表明，没有任何实现稳定匹配的机制对市场的任何一方都是“明显的防策略性”的，这是一种比Li（2017）引入的防策略性更强的激励属性。一个稳定的机制，显然是战略证明申请人的情况下，代理人在另一边有非周期性的偏好。
2018-07-18 cs.GT
Incentives Against Power Grabs or How to Engineer the Revolution in a Pooled Proof of Stake System
权益证明（PoS）区块链系统，特别是那些允许利益相关者在“资产池”中组织自己的系统，已经成为部署大规模分布式账本的一个引人注目的范例。一个数据池运行一个参与PoS协议的节点，并可能代表大量较小的利益相关者。虽然这种池化PoS操作从各个角度来看都是有吸引力的，但它也表现出一个显著的缺点，到目前为止，据我们所知，还没有得到充分的理解或研究。PoS运营要有效，而不是导致次优的独裁或卡特尔式配置，应该使利益相关者能够以与他们的激励措施相一致的方式撤销和重新委托他们的股份。然而，鉴于资产池运营商正是那些决定哪些交易将被记录在分类账中的实体，他们很可能形成一个卡特尔，并审查他们想要的任何交易，例如那些试图调整当前资产池阵容的交易。通过这种方式，发生了一场权力争夺战，在那里，利润池卡特尔延续了对PoS系统的控制。我们首先对PoS系统中上述问题的出现进行建模和正式观察，然后描述一种反审查机制，该机制利用账本的底层加密功能和点对点网络的性质来传播信息而不受抑制。我们提供了一个彻底的博弈论分析这一机制，发现各种类型的纳什均衡，这表明，“革命”，即，在所涉参与者的效用函数中，在适当和合理的条件下，可以激励联营成员撤回对审查卡特尔的支持以及联营经营者退出的战略决定。
2021-11-16 cs.CR cs.GT
On the Computational Complexity of Mechanism Design in Single-Crossing Settings
本文探讨了单交叉域中多项式时间激励相容机制的计算复杂性，首次证明了其与非激励相容算法在能力上存在差距，同时为多单元拍卖的福利最大化提出了首个适用于所有单交叉域的激励相容 FPTAS 机制。
2023-05-22 cs.GT
Incentive-Compatible Diffusion Auctions
扩散拍卖是拍卖设计中的一种新模型。它可以激励已经加入拍卖的买家通过社会关系将出售信息进一步传播给其他人，从而提高卖家的收入和社会福利。扩散拍卖本质上是一个非典型的多维机制设计问题，参与者的社会关系复杂地影响着他们的出价。在这样的拍卖中，激励相容性（IC）意味着每个代理人最好诚实地报告她的估价，并将销售信息完全传播给她的所有邻居。现有的工作确定了一些具体的扩散拍卖机制，而一个一般的理论特征的所有激励兼容的扩散拍卖仍然是失踪。在这项工作中，我们确定了一个充分和必要条件，所有的主导策略激励兼容（DSIC）扩散拍卖。我们制定的单调分配政策在这样的多维问题，并表明任何单调分配政策可以实现在DSIC扩散拍卖机制。在给定单调分配策略的情况下，得到了使卖方收益最大化的最优支付策略。
2020-04-27 cs.GT econ.TH
Probabilistic Verification for Obviously Strategyproof Mechanisms
显然，防策略（OSP）机制保持了不完全理性的代理人的激励相容性。自最近定义以来，它们一直是许多研究的对象。在[Ferraioli& Patie，AAAI 2017]中发起的研究议程是找到一个小的（可能是最小的）允许实现OSP机制的条件集。为了这个目的，我们定义了一个模型的概率验证，其中代理商被发现行为不端，具有一定的概率，并显示OSP机制可以实现每一个社会选择功能的成本，无论是施加非常大的罚款的谎言或验证的线性数量的代理。
2018-04-27 cs.GT
A Game Theoretic Analysis of Validator Strategies in Ethereum 2.0
本文通过贝叶斯博弈模型分析以太坊 2.0 单 slot 中区块提议者与见证者的策略，证明其激励机制激励相容并存在贝叶斯纳什均衡和事前占优策略，从而验证了协议对验证者合作的促进作用。
2024-05-07 cs.GT
No-Regret and Incentive-Compatible Online Learning
Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部）；DIMACS Center, Rutgers University（罗格斯大学DIMACS中心）；Harvard University（哈佛大学）
我们研究在线学习设置中，专家采取战略行动，以最大限度地提高他们的影响力的学习算法的预测，潜在的误报他们的信念的一系列二进制事件。我们的目标是双重的。首先，我们希望学习算法在事后对最佳固定专家没有遗憾。其次，我们需要激励相容性，保证每个专家的最佳策略是报告他对每个事件实现的真实信念。为了实现这一目标，我们建立在文献上的投注机制，一种类型的多代理评分规则。我们提供的算法，实现没有遗憾和激励兼容性近视专家的全部和部分信息设置。在FiveThirtyEight数据集上的实验中，我们的算法与经典的无遗憾算法相比具有遗憾性，而经典的无遗憾算法与激励不兼容。最后，我们确定了一个激励兼容的算法，前瞻性的战略代理，表现出减少遗憾在实践中。
2020-06-30 cs.GT cs.LG stat.ML
Incentive Mechanisms for Hierarchical Spectrum Markets
Univ. of Thessaly（塞萨洛尼基大学）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；University of Melbourne（墨尔本大学）
针对分层多级频谱市场中的效率损失问题，提出一种基于定价的激励机制，通过协调主要运营商（PO）与监管机构的目标，提升社会福利。
2011-12-13 cs.GT cs.NI cs.SY
Incentive Analysis for Agent Participation in Federated Learning
本文将联邦学习参与决策建模为阶段博弈与重复博弈，揭示数据异质性对 Nash 均衡的影响，并提出可有限时间收敛的隐私保护短视策略。
2025-03-12 cs.GT cs.SY eess.SY
Long-term causal effects of economic mechanisms on agent incentives
经济机制根据感兴趣的代理人自我报告的类型管理资源分配。机制设计的一个目标是设计一个防策略的过程，这样就没有代理人有动机误报其类型。然而，对机制的激励性质的典型分析是在强有力的、通常是不可检验的假设下进行的。经验性的、以数据为导向的方法充其量是发展不足的。此外，机制/政策评估方法通常忽略了多代理系统的动态特性，因此不适合估计长期影响。我们介绍了估计激励机制的因果效应的问题，并将其框架下的鲁宾因果框架\citep{rubin74, rubin78}。这提出了独特的技术挑战，因为利益的结果（代理真实性）与战略互动混淆，有趣的是，通常在任何机制下都不会被观察到。我们开发了一种方法来估计这种因果关系的影响，使用先验的基础上的战略均衡模型。在肾脏交换领域，我们展示了如何应用我们的方法来估计肾脏分配机制对医院激励的因果影响。我们的研究结果表明，使用博弈论先验捕捉肾脏交换多智能体系统的动态性质，并缩小对长期影响的估计，从而改善了典型的方法，完全忽略代理的战略行为。
2014-09-18 cs.GT stat.ME
Barriers to Collusion-resistant Transaction Fee Mechanisms
本文研究了抗共谋交易费机制，证明侧信道防谋（SCP）比链下协议（OCA）防谋更严格，并刻画了DSIC、MMIC与OCA防谋机制的交集，证明仅平凡机制满足三者，且随机机制效率至多为0.842。
2024-02-13 cs.GT econ.TH
Adaptive Incentive Design with Learning Agents
提出一种不依赖具体学习动态的自适应激励机制，通过双时间尺度更新激励以学习最优策略，确保 Nash 均衡与社会最优一致，并证明了其在原子和非原子博弈中的收敛性。
2025-03-01 cs.GT cs.MA cs.SY
Imperfect best-response mechanisms
最佳响应机制（Nisan，Schapira，Valiant，Zohar，2011）为研究各种分布式协议提供了一个统一的框架，其中参与者被指示反复对彼此的策略做出最佳响应。这些机制的两个基本特征是趋同和激励相容。这项工作研究的收敛性和激励相容性条件下，这种机制时，球员不能保证总是最好的反应，但他们发挥不完美的最佳对策。也就是说，在每一个时间步，每个参与者都根据某个概率参数偏离规定的最佳对策策略。结果解释了收敛和激励相容性在多大程度上取决于玩家从不犯错的假设，以及这些协议对“噪音”或“错误”的鲁棒性。
2014-01-31 cs.CC cs.GT
Greedy-Mine: A Profitable Mining Attack Strategy in Bitcoin-NG
针对 Bitcoin-NG 激励分析忽略顽固策略与鲸鱼交易诱因的问题，提出 Greedy-Mine 攻击并用 MDP 建模分析其获利条件，同时通过提高传播因子阈值增强协议安全性。
2023-06-06 cs.CE cs.CR cs.GT
Sybil-Proof Diffusion Auction in Social Networks
Peking University（北京大学）；ShanghaiTech University（上海科技大学）
扩散拍卖是一种通过社交网络销售商品的市场，其挑战在于激励现有买家邀请网络中的邻居加入市场。现有机制旨在解决各种情况下的挑战，旨在实现理想的特性，如无缺陷、激励相容性和社会福利最大化。由于这些机制是在结构不断变化的动态网络中使用的，购买者可以很容易地在网络中生成虚假节点，以操纵这些机制为自己谋取利益，这就是通常所说的Sybil攻击。我们观察到，战略代理人可能通过这种攻击在现有机制中获得不公平的优势。为了抵抗这种潜在的攻击，我们提出了两种扩散拍卖机制，Sybil税机制（STM）和Sybil集群机制（SCM），以实现在单一项目设置的Sybil防和激励兼容性。我们的建议提供了第一个机制，以保护买家的利益免受Sybil攻击与轻微的牺牲社会福利和收入。
2022-11-03 cs.AI cs.GT
FMore: An Incentive Scheme of Multi-dimensional Auction for Federated Learning in MEC
Northeastern University（东北大学）；Hong Kong Baptist University（香港浸会大学）
有前途的联邦学习与移动边缘计算（MEC）相结合被认为是人工智能驱动的服务提供的最有前途的解决方案之一。大量的研究主要从性能和安全性两个方面对联邦学习进行研究，而忽略了激励机制的研究。在MEC中，边缘节点不愿意主动参与学习，并且在多维资源的提供上存在差异，这两种情况都可能影响联邦学习的性能。此外，轻量级计划呼吁边缘节点MEC。这些特点要求为MEC设计良好的激励机制。在本文中，我们提出了一个激励机制FMore与多维采购拍卖的K赢家。我们提出的FMore不仅具有轻量级和激励兼容的特点，而且能够以较低的成本鼓励更多高质量的边缘节点参与学习，最终提高联邦学习的性能。我们还提出了边缘节点的纳什均衡策略的理论结果，并采用期望效用理论为聚合器提供指导。大量的模拟和真实世界的实验都表明，该方案可以有效地减少训练轮数，并大大提高具有挑战性的人工智能任务的模型精度。
2020-02-22 cs.GT cs.LG stat.ML
A Service-Oriented Adaptive Hierarchical Incentive Mechanism for Federated Learning
China University of Petroleum, Beijing（中国石油大学（北京））
本文针对联邦学习训练数据不足问题，提出一种面向服务的自适应分层激励机制，通过Stackelberg博弈和MAMDP建模，结合DRL和ASOSA算法最大化各方效用并解决耦合问题。
2025-09-03 cs.GT cs.LG cs.SY
Analyzing Incentives and Fairness in Ordered Weighted Average for Facility Location Games
本文研究了设施定位博弈中基于距离单峰偏好的有序加权平均机制，分别给出了其参数实现防策略性、非显而易见的可操纵性、个人公平份额和比例公平的充分必要条件。
2024-10-15 cs.GT cs.MA econ.TH
Online Incentive-Compatible Mechanisms for Traffic Intersection Auctions
我们提出了新的在线机制，交通路口拍卖，用户出价优先服务。我们假设，在他们的车道的前面的用户被要求声明他们的延迟成本，即时间的价值，和用户的服务在递减顺序的声明延迟成本。由于用户被期望动态地到达交通路口，静态定价方法可能无法准确地估计用户期望的等待时间，并导致非策略性支付。为了解决这个差距，我们提出了两个马尔可夫链模型来确定参与者在拍卖的预期等待时间。这两种模型都考虑了未来到达交叉口的概率。在第一个模型中，我们假设未来到达的概率是均匀的交叉路口的车道。这种基于出价的模型只跟踪进入车道上出价较低和较高的用户的数量，以及空车道的数量。在第二个，车道为基础的模型，占车道特定的用户到达概率在扩展的状态空间为代价的均匀性假设放宽。然后，我们设计了一个机制，以确定激励兼容的支付在动态意义上。从长远来看，由此产生的在线机制使社会福利最大化。在一个四车道交叉口上进行了数值实验，并与静态激励相容机制进行了比较。我们的研究结果表明，静态激励兼容机制可能会导致用户误报他们的延迟成本。反过来，建议的在线机制被证明是激励兼容的动态意义上。
2020-10-14 cs.GT math.OC
Incentive Design without Hypergradients: A Social-Gradient Method
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文提出一种无需超梯度的社会梯度流方法，用于在信息不对称条件下设计激励，通过证明社会成本梯度始终是下降方向，确保在任意学习规则下收敛至社会最优解。
2026-09-21 cs.GT cs.MA cs.SY
Mechanism-Based Intelligence (MBI): Differentiable Incentives for Rational Coordination and Guaranteed Alignment in Multi-Agent Systems
基于机制的智能（MBI）通过可微价格机制实现多智能体系统的理性协调和保证对齐，提供高效、可审计且可扩展的解决方案。
2025-12-22 cs.AI cs.GT cs.LG
Bounded Incentives in Manipulating the Probabilistic Serial Rule
Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）；Peking University（北京大学）；University of Southampton（南安普顿大学）
概率序列机制以其令人满意的公平性和效率特性而闻名。它是解决随机分配问题最重要的协议之一。然而，ProbabilitySerial不是激励相容的，因此这些理想的属性只适用于代理人的声明偏好，而不是他们真正的偏好。通过策略行为获得的大量效用收益会引发自利主体操纵机制，并会破坏在实践中采用机制的基础。在本文中，我们的特点，在何种程度上可以提高其效用的个人代理的战略操纵。我们证明了该机制的激励比为$\frac{3}{2}$。也就是说，没有一个智能体可以误报其偏好，从而使其效用超过如实报告时的1.5倍。该比率是最坏情况下的保证，允许代理具有关于其他代理的报告的完整信息，并找出最佳响应策略，即使它通常在计算上是难以处理的。为了补充这个最坏的情况下的研究，我们进一步评估代理的效用增益平均通过实验。实验表明，代理人操纵规则的动机是非常有限的。这些结果揭示了概率序列对策略操纵的鲁棒性，这比知道它不是激励相容的更进一步。
2020-01-28 cs.AI cs.GT cs.MA
An Incentive-Compatible Mechanism for Decentralized Storage Network
少数大公司在存储市场的主导地位引发了各种担忧，包括单点故障，侵犯隐私和寡头垄断。为了消除对这种集中式存储架构的依赖，已经引入了几种分散式存储网络（DSN）方案，如Filecoin，Sia和Storj。DSN利用区块链技术创建存储平台，以便微型存储提供商也可以参与存储市场。为了验证存储提供商在存储合同期间的准确数据存储，DSN应用存储证明（PoS）方案来持续检查存储服务。然而，对存储提供商的持续验证给网络以及最终用户带来了额外的成本。此外，DSN的PoS验证容易受到服务拒绝攻击，其中存储提供商向网络提交有效的PoS，同时拒绝向客户端提供服务。考虑到DSN的优点和存在的挑战，本文提出了一种新的激励兼容的DSN方案。在该方案中，只有当客户提交质询请求时，才进行PoS。我们将存储服务建模为一个重复的动态博弈，并设置玩家的收益，使得存储提供商的主导策略是诚实地遵守存储合同。我们提出的机制利用智能合约和Oracle网络来有效地管理客户端和存储提供商之间的存储协议。此外，我们的方案独立于特定的区块链平台，但可以插入任何具有智能合约执行能力的区块链平台。作为概念证明，我们使用Solidity语言和Chainlink Oracle网络实现了我们的方案。性能分析表明，我们的计划的适用性。
2022-08-21 cs.CR cs.GT cs.NI
