Correlation of positive and negative reciprocity fails to confer an evolutionary advantage: Phase transitions to elementary strategies
经济实验表明，人类重视合作和公平。因此，惩罚不公平的行为是很常见的，根据强互惠理论，它也与奖励合作行为直接相关。然而，经验数据未能证实积极和消极的互惠是相关的。在这种分歧的启发下，我们确定奖励和惩罚的联合应用是否有利于进化。我们研究了一个空间公共物品博弈，在这个博弈中，除了背叛、奖励和惩罚这三个基本策略之外，第四个策略结合了后两个策略来争夺空间。我们发现丰富的动力学行为，从而产生复杂的相图连续和不连续的相变连续发生。观察到间接的领土竞争，自发出现的周期性优势，以及在吸收阶段终止的振荡的发散波动。然而，尽管解决方案的高度复杂性，组合策略只能生存在非常狭窄和不切实际的参数区域。基本策略，无论是在纯阶段还是混合阶段，都更常见，更有可能占上风。我们的研究结果突出了模式和结构在人类合作中的重要性，在未来的实验中应该考虑到这一点。
2013-10-18 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Accountability in Dynamic Networks
我们采取博弈论的方法，以确定必要和充分的条件下，我们可以说服理性的代理人交换消息的动态网络的链接，成对交换，让他们负责偏差与惩罚。我们做出三个贡献：（1）我们提供了一个新的动态网络中重复交互的博弈理论模型，其中代理人具有不完整的拓扑信息，（2）我们为这个模型定义了一个新的解决方案概念，以及（3）我们确定了执行问责制的必要和充分条件，即，用于说服代理在上述模型中交换消息。我们的结果是技术上的兴趣，但也有实际意义。我们表明，如果动态网络不允许\emph{timely punishments}，我们不能强制执行问责制。在实践中，这意味着我们无法在文件共享应用程序（如Bittorrent\、\cite{Cohen:03}）中形成的某些网络中实施问责制。我们还表明，对于秘密交换等应用程序，交换的好处显着超过通信成本，及时的惩罚足以执行问责制。然而，如果代理没有足够的网络拓扑信息，我们通常无法强制执行问责制。尽管如此，我们可以在满足1-连通性\，\cite{Kuhn:10}的各种网络中实施问责制，而对网络拓扑结构的了解很少，包括用于传播流言的覆盖层，如\cite{Li:06,Li:08}。
2016-05-12 cs.GT
Coexistence of Age and Throughput Optimizing Networks: A Spectrum Sharing Game
我们调查的年龄优化网络（AON）和吞吐量优化网络（TON），共享一个共同的频谱带的共存。我们考虑两种模式的长期共存：（a）网络相互竞争的频谱接入，导致他们的干扰和（b）网络合作，以实现非干扰接入。为了模拟竞争，我们定义了一个非合作阶段的游戏参数的AON的平均年龄在开始的阶段，推导出其混合策略纳什均衡（MSNE），并分析了年龄和吞吐量的演变在一个无限重复的游戏中，每个网络发挥MSNE在每个阶段。协作使用协调设备，在每个阶段执行掷硬币以选择必须访问介质的网络。网络使用严酷的触发惩罚策略，如果另一个不服从设备，则永远恢复到播放MSNE的每一个阶段。我们确定是否存在子博弈完美均衡，即，网络永远服从设备，因为它们发现合作是有益的。我们表明，网络选择合作，只有当它们由一个足够小的节点数量，否则，他们宁愿不服从设备和竞争。
2021-03-13 cs.GT
Evolutionary dynamics of any multiplayer game on regular graphs
针对正则图上任意策略数多人博弈缺乏通用理论的问题，本文借助 Balls-and-Boxes 类比推导弱选择下可多项式求解的复制者方程，并以二阶搭便车问题揭示惩罚阈值及合作演化机制。
2025-06-09 cond-mat.stat-mech cs.CC cs.GT
Information Sharing in Networks of Strategic Agents
确保社交网络（如意见一致、合作估计、分布式学习和适应等）随着智能体数量的激增和有效运作，参与智能体需要通过重复共享信息来相互协作。然而，分享信息往往是昂贵的代理人，而导致他们没有直接的直接利益。因此，缺乏合作的激励，旨在最大化自己的个体效用的战略代理人将保留而不是共享信息，导致网络的低效运行甚至崩溃。在本文中，我们开发了一个系统的框架，设计分布式评级协议，旨在激励战略代理相互合作，共享信息。建议的激励协议利用代理人的相互作用的持续性质来分配评级，并通过它们来确定未来的奖励和惩罚：代理人的行为是直接享受高评级-因此更多的未来访问其他人的信息;代理人没有直接享受低评级-因此更少的未来访问其他人的信息。与现有的评级协议不同，该协议以分布式方式在线运行，并考虑到代理的底层互连性以及它们的异质性。我们证明，在许多部署方案的无政府代价（PoA）通过采用建议的评级协议是一个。在PoA大于1的设置中，我们表明，建议的评级协议仍然显着优于现有的激励机制，如针锋相对。重要的是，所提出的评级协议也可以有效地运行在部署方案中，战略代理人的互动随着时间的推移，新的代理加入网络的网络拓扑结构。
2013-09-16 cs.GT
An Iterated Game of Uncoordinated Sharing of Licensed Spectrum Using Zero-Determinant Strategies
我们认为，私人公地的授权频谱带的二次共享没有由主许可证持有人提供的接入协调。在这样的环境中，次用户的需求模式的异质性可以导致干扰电平的不断变化，并且因此可以是用户的效用的波动性的来源。在本文中，我们认为次要用户是提供下行链路服务的服务提供商。我们制定的频谱共享问题作为一个非合作的迭代游戏的功率控制，服务提供商改变他们的功率水平，以固定他们的长期平均费率在效用最大化的值。首先，我们证明了在任何迭代的2x2游戏中，单阶段游戏的结构决定了服务提供商可以对游戏的长期结果施加的控制程度。然后，我们表明，如果服务提供商使用二进制动作要么访问或不访问的通道在任何一轮的游戏，那么长期的速率可以是固定的，无论对手的策略。我们确定这些利率，并表明，他们可以实现使用混合马尔可夫策略，将在文件中明确指出。
2014-01-14 cs.GT cs.NI
On the optimality of Shapley mechanism for funding public excludable goods under Sybil strategies
本文研究公共可排他物品成本分担中的Sybil攻击，证明防Sybil机制存在Ω(n)下界，并表明Shapley值机制满足Sybil福利不变性且最坏社会成本为H_n。
2024-05-08 cs.GT
Competition and cooperation among different punishing strategies in the spatial public goods game
受人们惩罚不法行为者的不同倾向这一事实的启发，我们研究了一个有背叛者和不同类型惩罚合作者的空间公共产品博弈。在博弈过程中，合作者会以特定类别的概率惩罚背叛者，并随后分担制裁的相关成本。我们表明，在存在不同的惩罚合作者的最高水平的公共合作总是可以通过选择机制。有趣的是，这种选择并不一定有利于惩罚者的进化，因为惩罚者能够靠自己战胜背叛者，也不一定总是阻碍惩罚者的进化，因为惩罚者不能靠自己战胜背叛者。相反，惩罚策略的进化成功敏感地取决于它们的入侵速度，这反过来又揭示了它们之间既竞争又合作的有趣例子。此外，我们表明，在有利的条件下，当惩罚是不是严格必要的公共合作的维护，不那么积极，温和的形式的制裁是选择过程中的唯一胜利者。我们的工作表明，自然策略选择不仅可以促进，但有时也阻碍亲社会策略之间的竞争。
2015-08-13 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Online Resource Sharing: Better Robust Guarantees via Randomized Strategies
针对非货币在线资源公平分配，提出随机竞价策略，将鲁棒保证从1/2提升至约0.59，并证明静态策略上限为0.6，几乎达到已知下界。
2025-05-25 cs.GT
Incentivizing Mobile Edge Caching and Sharing: An Evolutionary Game Approach
移动边缘缓存是一种很有前途的技术，通过将流行的内容存储在网络边缘或靠近内容请求者的移动设备（例如基站和智能手机）处，来提高内容交付质量并减少回程链路拥塞。在这项工作中，我们研究了一种新的移动边缘缓存框架，它使移动设备缓存和共享流行的内容，通过设备到设备（D2 D）的链接。我们感兴趣的是以下的移动终端用户的激励问题：是否和哪些用户愿意缓存和共享什么内容，考虑到用户的移动性和成本/回报。这个问题在具有大量用户的大规模网络中具有挑战性。本文引入演化博弈理论这一分析大规模动态系统的有效工具，分析移动用户的内容缓存和共享策略。具体来说，我们首先推导出用户的最佳缓存和共享策略，然后分析这些最佳策略如何随时间动态变化，在此基础上，我们进一步系统地描述了系统的平衡。仿真结果表明，所提出的缓存方案优于现有的计划，在总的传输成本和蜂窝负载。特别地，在我们的仿真中，总传输成本可以减少42.5%-55.2%，蜂窝负载可以减少21.5%-56.4%。
2021-09-14 cs.GT
Dynamic Games among Teams with Delayed Intra-Team Information Sharing
针对带延迟队内信息共享的非对称信息团队随机动态博弈，提出刻画压缩信息型纳什均衡的通用方法，分析两类压缩策略均衡的存在性并给出反向归纳求解过程，揭示了信息压缩、均衡存在性与计算三者的制约关系。
2021-04-02 cs.GT cs.MA math.OC
Spectrum Sharing For Information Freshness: A Repeated Games Perspective
本文利用无限重复博弈建模自私信源在共享无线接入中的信息年龄最小化问题，研究接入公平与年龄公平策略的子博弈完美纳什均衡条件，并证明当碰撞时隙长于成功传输时隙时二者均为SPNE。
2023-08-25 cs.GT cs.NI
Global Games with Noisy Information Sharing
全局博弈是不完全信息博弈的一个子类，其中一组代理人决定对一个政权采取行动，该政权具有代表其权力的基本$θ$。每个代理都可以访问$θ$的独立噪声观测。为了捕捉在社会网络中的信息交换的代理人的行为，我们假设代理人分享他们的观察在一个嘈杂的环境中，然后才作出决定。我们表明，全球游戏与嘈杂的信息共享不承认一个直观的阈值政策，只依赖于代理的信念有关的基础$θ$类型。这是在对比现有的结果阈值政策的传统设置的全球游戏。出于这个结果，我们研究了存在的均衡策略在一个更一般的阈值型政策的集合，并表明，这种均衡策略的存在，是唯一的，如果信息共享发生在一个足够嘈杂的环境。
2017-10-28 cs.GT cs.SI math.OC
Wiretapping a hidden network
我们考虑的问题，最大限度地打击一个战略选择的隐藏的虚拟网络，通过放置在一个单一的通信网络的链接窃听的概率。这可以被看作是一个两个玩家的输赢（零和）游戏，我们称之为窃听游戏。这个博弈的价值是窃听者能够确保攻击虚拟网络的最大概率。该值显示为等于基础图形强度的倒数。我们有效地计算一个独特的分区的边缘的图，称为素数分区，并找到一组纯策略的隐藏者是最好的反应，对每一个最大最小策略的窃听器。利用这些特殊的纯策略，我们称之为全连通生成子图，我们定义了素划分的元素的偏序。从偏序出发，我们得到了定义极大极小多胞形的简单二元不等式的线性数，以及它的极值点的特征。我们的偏序的定义，使我们能够找到所有的均衡策略的窃听器，最小化的数量的纯最佳对策的隐藏。在这些策略中，我们有效地计算出唯一的策略，最大化最小的惩罚，隐藏者招致的纯策略，这是不是一个最佳对策。最后，我们表明，这种独特的战略是最近研究的简单合作跨越连接游戏的核心。
2009-10-04 cs.CC cs.GT
Impact of Price Inflation on Algorithmic Collusion Through Reinforcement Learning Agents
Center for Artificial Intelligence (CENIA)（人工智能中心（CENIA））；University of Chile（智利大学）；Advanced Mining Technology Center (AMTC)（先进采矿技术中心（AMTC））
本文研究通胀冲击对强化学习定价智能体合谋行为的影响，发现通胀会促进隐性协调、降低市场竞争性，但智能体缺乏稳健惩罚机制，凸显监管必要性。
2025-04-05 cs.GT cs.LG
Characterisation of reactive Nash equilibria in repeated additive games
Interdisciplinary Transformation University, Linz, Austria（林茨跨学科转型大学）；RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan（日本神户理化学研究所计算科学中心）；RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Science (iTHEMS), Wako, Japan（日本和光理化学研究所交叉理论与数学科学中心）
本文研究有限动作重复加性博弈中的反应性策略，将对称纳什均衡条件简化为线性等式与不等式系统，建立了动作子集与均衡类的一一对应，并通过社会学习模拟评估了均衡类的演化相关性。
2026-06-29 cs.GT econ.TH q-bio.PE
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
Data sharing games
ICMAT-CSIC（马德里数学科学研究所-西班牙国家研究委员会）；The Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute (SAMSI)（统计与应用数学科学研究所）；School of Management, USST（上海理工大学管理学院）；IBM ILBD（IBM 国际商业机器公司ILBD部门）
数据共享问题遍布在线社会和经济环境。为了促进社会进步，必须建立数据生产者和消费者之间的互动模式，以促进有关各方之间的合作。我们将这种交互形式化为一个基于迭代囚徒困境的数据共享游戏，并通过多智能体强化学习技术来处理。我们考虑几种策略如何公民可能会表现出来，这取决于所寻求的集中化程度。模拟表明，合作机制可以发生，从而实现最大的社会效用：数据消费者应该进行某种对手建模，或者监管机构应该在双方之间转移效用并激励他们。
2021-01-26 cs.GT cs.LG econ.TH
