Altruism in Coalition Formation Games
Nguyen等人[1]介绍了利他享乐游戏，其中代理人的效用不仅取决于他们自己的偏好，还取决于他们在同一联盟中的朋友的偏好。我们建议将他们的模型扩展到一般的联盟形成博弈，同时考虑其他联盟中的朋友。比较我们的模型利他享乐游戏，我们认为，排除一些朋友的利他行为的代理是一个主要的缺点，来限制享乐游戏。在介绍了我们的模型，并显示出一些理想的属性，我们还研究了一些常见的稳定性概念，并提供了相关的验证和存在性问题的计算分析。
2023-01-13 cs.GT
Bounding the Inefficiency of Altruism Through Social Contribution Games
我们引入了一类新的游戏，称为社会贡献游戏（SCG），每个玩家的个人成本等于成本，他诱导社会，因为他的存在。我们的研究结果表明，SCG构成有用的抽象利他游戏时，它涉及到无政府状态的强大的无政府代价的分析。我们首先表明，SCG是利他主义独立的光滑，即，这些博弈的无政府状态的健壮无政府代价在任意利他扩展下保持不变。然后，我们设计了一个通用的减少技术，使我们能够减少建立一个利他的基础游戏扩展到相应的SCG平滑的问题。我们的减少适用于每当基游戏涉及到一个典型的SCG满足一个简单的社会贡献有界性。事实证明，几个著名的游戏满足这一性质，因此可以适用于我们的约简技术。例子包括最小和调度游戏，拥塞游戏，第二价格拍卖和有效的效用游戏。使用我们的技术，我们主要是严格的界限上的强大的无政府无政府代价的利他主义的扩展。对于大多数提到的游戏类，结果扩展到更有区别的友谊设置。正如我们所展示的，如果基本博弈满足三个额外的自然属性，我们的归约技术就覆盖了这个模型。
2013-08-12 cs.GT
Bridging the Gap Between Central and Local Decision-Making: The Efficacy of Collaborative Equilibria in Altruistic Congestion Games
本文研究利他拥塞博弈中决策局部性对系统低效的影响，提出协作均衡概念并构建线性规划给出无政府代价界，从而弥合集中式与分布式决策效率保证之间的差距。
2024-09-03 cs.GT cs.SY eess.SY
Altruistic Decision-Making for Autonomous Driving with Sparse Rewards
为了有效地驾驶，驾驶员必须意识到他们的决定如何影响其他车辆的行为，以及其他驾驶员如何期望他们的行为。一个常见的家庭的方法来解决这个问题的互动是那些基于博弈论。这种方法往往对互动中的领导者和追随者做出假设，当车辆对等级制度不一致时，可能导致冲突，从而导致次优行为。在这项工作中，我们定义了一个测量的冲突，冲突区（AoC），对于一个给定的交互式决策模型的发生率。此外，我们提出了一种新的决策方法，降低了这个值相比，现有的方法，将利他行为。我们验证我们的理论分析经验使用模拟换道的情况。
2020-07-14 cs.GT cs.MA
Altruism in Atomic Congestion Games
研究了在原子拥塞博弈中引入利他代理的影响。利他主义行为是由自私和社会目标之间的权衡来模拟的。特别是，我们假设代理优化的策略和由此产生的社会成本增加的个人延迟的线性组合。我们的模型可以嵌入到拥塞游戏的框架与玩家特定的延迟功能。稳态是这些游戏的纳什均衡，我们研究它们的存在性和序列最佳反应动态的收敛性。以往的工作表明，对称单点博弈的凸时滞纳什均衡的存在是有保证的。对于凹延迟函数，我们观察到有没有纳什均衡的游戏，并提供了一个多项式时间算法来决定存在的对称单点游戏任意延迟功能。我们的算法可以扩展到计算最好和最坏的纳什均衡，如果它们存在。对于更一般的拥塞游戏存在成为NP-难决定，即使是对称网络游戏的二次延迟函数。也许令人惊讶的是，如果所有的延迟函数都是线性的，那么在任何利他主义者和任何更好的响应动态收敛的拥塞博弈中总是存在纳什均衡。除了这些结果不协调的动态，我们考虑的情况下，一个中央利他主义的机构可以激励代理人利他主义的行为。我们提供了建设性的和硬度的结果，找到最小数量的利他主义者，以稳定最佳的拥塞配置文件和更一般的机制，以激励代理采取有利的行为。
2009-02-04 cs.GT
The emergence of hyper-altruistic behaviour in conflictual situations
人们必须在伤害自己或伤害他人之间做出决定的情况是许多个人和全球冲突的核心。然而，人们在实验室中面对这些情况时的行为却知之甚少。在这里，我们报告了一个大型实验，参与者可以从另一个匿名参与者那里拿走$x$美元，也可以给同一个参与者$y$美元。根据治疗方法的不同，参与者也可以在不做任何决定的情况下退出游戏，但要付出一定的代价。在不同的协议和参数规范，我们提供了三个证据：（一）当退出是允许的，没有成本，受试者往往会退出游戏;（二）女性比男性更有可能退出游戏，但只有当成本很小;（三）当退出是不允许的，利他主义的行动比主流经济模型预测的更常见。特别是，与所有主流经济模型的预测相反，大约六分之一的受试者表现出超利他主义倾向，也就是说，他们更喜欢给予$y$而不是服用$x>y$。在这样做的过程中，我们的研究结果揭示了人类在冲突局势中的决策，并建议应修改经济模型，以考虑到超利他行为。
2014-12-22 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Altruism Improves Congestion in Series-Parallel Nonatomic Congestion Games
针对串并联非原子拥塞博弈中利他智能体未必改善拥塞的问题，研究发现对称Braess抗性网络下，即便仅少量利他者也能确保降低总拥塞，给出了利他行为有效改善拥塞的完整刻画。
2024-04-10 cs.GT
Individual Altruism Cannot Overcome Congestion Effects in a Global Pandemic Game
应对COVID-19等公共卫生危机的一个关键挑战是难以预测疾病与社会之间相互反馈的结果。作为理解这些相互联系的一步，我们提出了一个简单的全球流行病的博弈论模型，其中个人可以选择在哪里生活，我们调查的全球行为，可能出现的结果，个人在当地的隔离和感染的竞争成本的反应。我们研究的博弈论的均衡，从这个设置时，人口是由自私或利他的个人。首先，我们证明了在这些类型的游戏中，自私的均衡一般不是最优的，但所有稳定的自私均衡都在一个恒定的最优因子内。第二，存在无限多个稳定的利他主义均衡;除了有限个之外，所有这些均衡都比最糟糕的自私均衡更糟糕，并且利他主义均衡的社会成本是无限的。我们的工作是在鲜明的对比，最近的工作在网络拥塞游戏中，所有利他主义的均衡是社会最优的。这表明，没有中央协调的群体可能对大流行病的反应非常差，而个人利他主义甚至可能加剧问题。
2021-03-24 cs.GT cs.SY eess.SY
The Evolution of Altruistic Rationality Provides a Solution to Social Dilemmas via Rational Reciprocity
Max Planck Institute of Animal Behavior（德国马克斯·普朗克动物行为研究所）；Centre for the Advanced Study of Collective Behaviour, University of Konstanz（康斯坦茨大学集体行为高级研究中心）；Department of Biology, University of Konstanz（康斯坦茨大学生物系）
本文通过理性互惠机制，探讨了理性利他主义在解决社会困境中的作用，展示了其在合作进化中的有效性。
2025-07-01 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
On Altruism and Spite in Bimatrix Games
Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）；Technical University of Crete（克里特理工大学）
本文研究了双矩阵博弈中利他与嫉妒行为的算法影响，探讨了纳什均衡的复杂性和质量，并提出通过学习对手行为来优化博弈策略的方法。
2025-11-24 cs.GT
Altruism Design in Networked Public Goods Games
Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）；University of Southern California（南加州大学）
许多集体决策环境的特点是，出于个人私利和促进共同利益的代理人之间存在战略紧张关系。这些措施包括在大流行期间戴口罩，投票和接种疫苗。网络化的公共产品博弈捕捉到了这种张力，网络编码了代理人之间的战略相互依赖。传统的公共物品博弈模型只考虑个人的自利动机，尽管利他动机在代理人的决策中起着重要作用。我们引入了一种新的扩展的公共产品游戏来解释利他主义的动机，通过在效用函数中添加一个术语，该效用函数包含代理从他人的福利中获得的感知利益，由利他主义图介导。最重要的是，我们认为利他主义不是一成不变的，而是促进共同利益的杠杆。然后，我们的核心算法问题围绕着修改利他网络以实现所需的公共产品博弈投资配置文件的计算复杂性。我们首先证明了当一个主体可以部分地修改利他网络时，这个问题可以用线性规划来解决。虽然问题变得在一般棘手，如果校长的行动是全有或全无，我们展示了几个易处理的特殊情况。
2021-05-02 cs.AI cs.GT cs.MA
Unilateral Altruism in Network Routing Games with Atomic Players
我们研究了一个路由游戏，其中一个球员单方面的利他行为，考虑到其他球员以及他自己的延迟成本。通过不自私的博弈，一个博弈者不仅可以提高其他博弈者的均衡效用，而且可以提高自己的均衡效用。为了量化这种影响，我们定义了一个称为单边利他主义价值（VoU）的指标，即利他用户的均衡效用与他在纳什均衡中获得的均衡效用之比。我们通过例子表明，在具有非线性延迟函数和原子玩家的游戏中，VoU可以任意大。由于这个例子中的纳什均衡社会福利任意地远离社会最优，所以这个例子也有一个无限的无政府代价（PoA）。这个例子是由少数参与者驱动的，因为非原子参与者的相同例子产生了完全有效的纳什均衡。
2011-08-13 cs.GT
Status maximization as a source of fairness in a networked dictator game
人类的行为模式表现出自私或竞争，以及无私或利他的倾向，这两者对人类的社会和经济活动都有明显的影响。在行为经济学中，这种效应传统上通过简单的游戏（如独裁者和最后通牒游戏）来实验说明。这些游戏的实验表明，除了理性的经济思维，人类的决策过程还受到社会偏好的影响，比如公平倾向。在这项研究中，我们认为，竞争和利他的人类倾向之间的明显差距可以通过假设人们主要是最大化他们的地位来弥合，即，不同于简单的利润最大化的效用函数。为此，我们分析了一个简单的基于代理的模型，其中个人在他们可以修改的社交网络中玩重复的独裁者游戏。作为模型参数，我们考虑的生活成本和代理忘记他人违规的速度。我们发现，在游戏中使用的个人策略有很大的不同，从自私到无私，而上述两个参数都决定了个人何时形成复杂而有凝聚力的社交网络。
2018-06-14 cs.GT cs.MA cs.SI
Routing Equilibrium in Mixed-Autonomy Traffic Networks with Altruistic Autonomous Agents
Northwestern University（西北大学）
本文通过变分不等式框架研究混合自主交通网络中自私人类与利他自主车辆的路由博弈均衡，给出社会成本改善或恶化的充分条件，并证明分散与集中场景下的均衡等价性。
2026-05-22 cs.GT cs.SY eess.SY
Towards Network Games with Social Preferences
许多分布式系统可以被建模为网络游戏：一群自私的玩家为了最大化他们的个人效用而进行通信。这种博弈的表现可以通过系统均衡的成本来评估：在系统状态中，没有一个参与者可以通过单方面改变自己的行为来增加自己的效用。然而，假设所有参与者都是自私的，特别是所有参与者都有相同的效用函数可能并不总是合适的。因此，在过去的几年里，除了自私之外，还提出了一些扩展，以纳入利他和恶意行为。在本文中，我们试图更进一步，研究参与者之间的任意关系。特别是，我们引入了社会范围矩阵的概念，并探讨了社会范围矩阵对网络博弈均衡的影响。为了得到具体的结果，我们提出了一个简单的网络创建游戏，捕捉玩家之间的社会关系的影响。
2010-04-09 cs.DC cs.GT
Learning Fair Cooperation in Mixed-Motive Games with Indirect Reciprocity
本文研究异质群体中基于间接互惠的合作与公平问题，结合演化博弈论与强化学习，发现多数群体叛逃会带动少数群体叛逃，且只有较窄的交互规范集合能使独立强化学习智能体收敛到公平合作。
2024-08-08 cs.GT cs.MA
Social Influence as a Voting System: a Complexity Analysis of Parameters and Properties
我们考虑一个简单的和利他的多智能体系统中的代理人都渴望执行一个集体的任务，但他们真正的参与取决于其他有影响力的代理人执行任务的意愿。我们通过影响力博弈来模拟这种情况，这是一种简单的合作博弈，如果一个团队（或联盟）的玩家能够说服足够多的代理人参与任务（投票赞成某个决定），那么这个团队（或联盟）就会成功。我们采用线性阈值模型作为影响模型。我们首先展示了影响力游戏的表现力，表明它们捕捉了简单游戏的类。然后，我们描述了各种问题的计算复杂性的影响游戏，包括措施（长度和宽度），价值（Shapley-Shubik和Banzhaf）和属性（球队和球员）。最后，我们分析了这些问题的一些特殊的极值情况下，相对于传播的影响，表现出更严格的复杂性特征。
2014-03-07 cs.CC cs.GT
Interactive Alignment
Princeton University（普林斯顿大学）
研究交互式主体与人类福祉的长期对齐问题，采用人工智能主体模拟和进化博弈论框架两种方法，结果显示进化博弈论可近似宪法主体经济动态，实用规范执行能更有效维持长期对齐。
2026-10-08 cs.GT cs.MA econ.TH
For-profit mediators in sponsored search advertising
中介者是博弈论中一个著名的结构，它是一个实体，代表一些选择使用其服务的代理人，而其余的代理人直接参与博弈。我们发起了一个游戏理论研究赞助搜索拍卖，如谷歌和雅虎使用，涉及{ \em激励驱动}中介。我们把这种中介称为{ \em营利性}中介，以区别于先前工作中介绍的中介，后者没有金钱激励，并由实现某些期望结果的利他目标驱动。我们表明，在我们的模型中，（i）球员/广告商可以提高他们的收益，通过选择使用中介的服务，相比直接参与拍卖;（ii）中介可以获得金钱利益，通过管理广告负担的广告客户组;以及（iii）中介者和它所服务的广告主的收益与不使用其服务的广告主的激励约束是相容的。上述结果背后的一个简单直觉来自于观察，即调解人比任何个人广告商拥有更多关于出价概况的信息和更多对出价概况的控制，使她能够减少向拍卖师支付的款项，同时仍然保持激励约束。此外，我们的研究结果表明，在互联网经济中存在重大的多元化机会，我们应该期待它继续发展更丰富的结构，为不同类型的代理人共存的空间。
2007-09-03 cs.GT
From Altruism to Non-Cooperation in Routing Games
研究了多用户共享网络中的路由问题。每个用户试图通过控制其给定流需求的路由来优化其自身的性能或其自身的性能与其他用户的性能之间的某种组合。我们参数化的合作程度，允许覆盖完全非合作行为，完全合作的行为，甚至更多，完全利他的行为，所有这些作为参数的选择的特殊情况。很大一部分的工作包括在探索的合作程度的均衡的影响。我们的第一个发现是确定多个纳什均衡的合作行为，不发生在非合作的情况下，在相同的条件下（成本，需求和拓扑结构）。然后，我们发现了Braess悖论（增加网络容量或增加网络链接会导致所有用户的性能变差），并研究了合作程度对它的影响。我们确定，当我们增加一个用户的合作程度，而其他用户保持不变的合作程度，导致该用户的性能改善。然后，我们继续探索，并将其进行到混合均衡的设置（即一些用户是非原子的-他们有无穷小的需求，其他人有有限的固定需求）。最后，我们得到了一些理论结果，表明低合作度的均衡是唯一的，证实了我们的数值研究的结果。
2008-10-14 cs.GT cs.NI
How Far Can LLMs Emulate Human Behavior?: A Strategic Analysis via the Buy-and-Sell Negotiation Game
MODULABS
本文通过买与卖谈判游戏评估LLMs模拟人类行为的能力，发现竞争性特质在谈判中更具优势，提出新的评估方法以衡量真实社交互动能力。
2025-11-22 cs.AI cs.GT
Local Distributed Algorithms for Selfish Agents
在经典的局部分布式网络计算框架中，通常假设执行分布式算法的实体是利他的。然而，在各种情况下，一个实体生产的产出价值可能对其未来产生巨大影响。例如，这是诸如计算网络中的最大独立集（MIS）之类的任务的情况。实际上，属于MIS的节点可能比不在MIS中的节点稍后被更多地询问，例如，因为网络中的MIS通常用作骨干网来收集、传输和广播信息，这是昂贵的。本文在算法博弈论的框架下，重新审视了典型的局部分布式网络计算任务。具体来说，我们专注于局部可检查标记（LCL）任务的解决方案的构建，这些任务形成了一大类分布式任务，包括MIS，着色，最大匹配等，并且已经在分布式计算中研究了20多年。给定一个拼箱任务，节点的共同目标是计算出一个解决方案，但是，在个体层面上，每个节点都是理性和自私的，目标是优化自己的利润。令人惊讶的是，博弈论的经典框架并不完全适合我们的研究目的。此外，我们表明，经典的概念，如纳什均衡可能会产生算法，需要任意大量的回合收敛。然而，通过扩展和推广博弈论的核心结果，我们建立了一个所谓的颤抖的手完美均衡，纳什均衡的子集，非常适合于LCL建设任务的存在。因此，本文的主要成果是，基本上所有的分布式任务的解决方案是本地检查，存在建设算法是强大的自私。
2016-07-13 cs.DC cs.GT
