Stable partitions in coalitional games
我们提出了一个概念，一个稳定的分区在一个联盟的游戏是参数化的概念的一个缺陷功能。该函数为大联盟的每个分区分配一组不同的联盟安排，用于一组叛逃玩家。使用它们的社会福利对替代方案进行比较。我们的特点是一个分区的稳定性的一些最自然的缺陷功能和调查是否以及如何定义稳定的分区可以达到从任何初始分区通过简单的变换。通过分析一组商店寻求最佳运输安排的例子来说明该方法。
2006-05-29 cs.GT cs.MA
Hedonic Diversity Games
我们考虑一个联盟形成设置，每个代理人属于两种类型之一，和代理人的联盟的偏好是由他们自己的类型在每个联盟的代理人的分数。这种设置不同于研究得很好的谢林模型，因为一些代理人可能更喜欢同质联盟，而其他人可能更喜欢成为一个不同群体的成员，或者一个主要由其他类型代理人组成的群体。我们将这种设置建模为享乐游戏，并使用享乐游戏解决方案的概念研究稳定结果的存在性。我们表明，一个核心稳定的结果可能不存在，检查核心稳定的结果的存在是计算困难的。另一方面，我们提出了一个有效的算法，以找到一个单独的稳定的结果下的自然假设，代理人的偏好超过自己的类型的代理人的分数是单峰。
2019-03-01 cs.GT
Individual and Group Stability in Neutral Restrictions of Hedonic Games
我们考虑一类称为享乐博弈的联盟形成博弈，即，参与者的效用完全由参与者所属的联盟决定的博弈。我们首先定义了一类子集可加享乐博弈，并证明了它们与享乐博弈具有相同的表示能力。然后，我们定义了一个子集加性享乐博弈的限制，我们称之为子集中性享乐博弈，并推广了Bogomolnaia和Jackson（2002）的结果，证明了在这样的博弈中存在纳什稳定分区和个体稳定分区。我们还考虑了中立匿名享乐游戏，并表明它们形成了子集加性享乐游戏的一个子类。最后，我们展示了存在一个核心稳定的分区，也是单独稳定的中立匿名享乐游戏展示一个算法来计算这样的分区。
2018-04-10 cs.GT
Coalitions on the Fly in Cooperative Games
本文研究动态序列合作博弈中玩家贪婪到达时的联盟形成问题，提出一种在线价值分配策略，激励玩家组建最大化社会福利的联盟，并证明了其在不可撤销策略下的近优竞争比。
2025-07-16 cs.GT
On the ubiquity of duopolies in constant sum congestion games
本文研究可拥塞服务提供商的常和联盟形成博弈，证明经典稳定性下无稳定划分，并在更受限的阻止概念下刻画重载与轻载情形中的稳定双寡头。
2023-04-25 cs.GT
A Generic Approach to Coalition Formation
我们提出了一个抽象的方法，联盟形成，重点是简单的合并和分裂规则转换分区的一组球员。我们确定的条件下，这些规则的每次迭代产生一个唯一的分区。主要的概念工具是一个稳定分区的具体概念。结果参数化的一组球员的分区之间的偏好关系，自然适用于联盟TU游戏，享乐游戏和交换经济游戏。
2009-03-03 cs.GT
Noise Robust Core-Stable Coalitions of Hedonic Games
我们认为联盟形成游戏的一个额外的组成部分，“噪声偏好”。此外，这种嘈杂的偏好只适用于联盟的样本。我们提出了一个乘性噪声模型，并获得预测概率，定义为概率，估计PAC核心稳定分区的噪声游戏也PAC核心稳定的未知的无噪声游戏。这种预测概率取决于称为“一致事件”的组合结构的概率。我们显式地得到了$n$主体噪声对策的协议概率，其中支持噪声分布为l \geq 2。对于这个概率的用户给定的满意度值，我们确定的噪声制度，估计分区是噪声鲁棒的，也就是说，它是PAC核心稳定的噪声和无噪声的游戏。我们得到类似的鲁棒性结果时，估计分区是不PAC核心稳定的。这些噪声机制对应于协议概率函数的水平集，并且是非凸集。此外，重要的事实是，即使高噪声值以高概率出现，预测概率也可以高。此外，对于一类顶级响应享乐游戏，我们得到了额外的噪声样本所需的噪声鲁棒性与用户给定的满意度值的界限。我们完全解决了$2$代理享乐博弈的噪声鲁棒性问题。特别地，我们获得了l=2和l=3噪声支持情况下的预测概率函数。当l=2时，预测概率在噪声概率中是凸的，但噪声鲁棒区域是非凸的。它的最小值，称为安全值，是0.62;因此，低于0.62，噪声鲁棒状态是整个概率单纯形。然而，对于l \geq 3，预测概率是非凸的;因此，安全值是非凸函数的全局最小值，并且在计算上是困难的。
2023-01-24 cs.GT
Incentive Mechanism Design for Federated Learning: Hedonic Game Approach
激励机制设计对于实现联邦学习至关重要。我们处理聚类问题的代理有助于联邦学习设置。假设代理人的行为自私，我们建模他们的相互作用作为一个稳定的联盟分区问题，使用享乐游戏，代理人和集群的球员和联盟，分别。我们解决以下问题：是否存在一系列享乐游戏来确保纳什稳定的联盟划分？提出了确定享乐博弈族至少有一个纳什稳定划分的纳什稳定集，并分析了纳什稳定集非空的条件。此外，我们处理分散聚类。我们制定的问题作为一个非合作的游戏，并证明存在一个潜在的游戏。
2021-05-07 cs.GT
Split-Merge Dynamics for Shapley-Fair Coalition Formation
New York University（纽约大学）
本文提出一种动态分裂-合并框架，平衡个体公平与集体效率，通过拓扑操作信号实现公平和效率的动态平衡，证明算法在有限时间内收敛到Shapley-Fair且Merge-Stable的稳定状态。
2026-03-17 cs.GT
Coalition Formation in Constant Sum Queueing Games
我们分析了一个联盟形成游戏之间的战略服务提供商的一个可互换的服务。我们的公式的关键新颖性在于它是一个恒和博弈，即，所有服务提供商（或提供商联盟）的总收益是固定的，并由市场的总规模决定。因此，这个游戏抓住了资源汇集（从由此产生的统计规模经济中获益）和联盟之间对市场份额的竞争之间的紧张关系。在离开以前的文献资源池可共享的服务，我们表明，大联盟一般是不稳定的，一旦我们允许竞争的市场份额。相反，稳定的结构是双寡头垄断，占主导地位的联盟利用其规模经济来垄断不成比例的市场份额。我们分析了这种相互作用中出现的稳定的双寡头垄断，并研究了这种游戏的动态变化。
2021-09-27 cs.GT math.OC
Causes of Stability in Dynamic Coalition Formation
我们通过简单的动力学在基数享乐博弈中研究稳定结果的形成，在基数享乐博弈中，代理人的效用随着时间的推移而变化，这取决于联盟形成过程的历史。具体来说，我们分析的情况下，联盟的成员减少他们的效用离开代理（resent）或增加他们的效用加入代理（赞赏）。我们表明，在对比经典的动力学，怨恨或欣赏代理，动态保证收敛在温和的条件下，各种稳定的概念。因此，我们确定怨恨和欣赏都是强大的稳定驱动力。
2022-11-30 cs.GT
Stochastic Coalitional Better-response Dynamics and Strong Nash Equilibrium
本文研究无限域上n人有限对策中局中人之间的联盟形成问题。每次随机形成的联盟都与当前动作简档产生联合偏差，使得在新的动作简档中，来自联盟的所有玩家都严格受益。这种偏差定义了一个联盟更好的响应（CBR）的动态，一般是随机的。CBR动态要么收敛到一个强纳什均衡，要么停留在一个封闭的循环。我们还假设，在每一次选定的联盟作出错误的偏差与小概率添加突变（扰动）到CBR动态。我们证明了所有的强纳什均衡和闭循环都是随机稳定的，即，当突变消失时，它们被扰动CBR动力学选择。对于严格强纳什均衡，类似的陈述也成立。我们将CBR动力学应用到网络形成博弈中，证明了所有强稳定的网络和闭圈都是随机稳定的。
2015-06-10 cs.GT cs.NI
Leader-follower based Coalition Formation in Large-scale UAV Networks, A Quantum Evolutionary Approach
研究了未知环境下多个资源受限且具有自利性的无人机（UAV）的分散式多兴趣点（PoIs）检测及相关任务完成问题。无人机形成多个联盟，以有效地完成复合任务，这是不可能单独执行。这种联盟形成的目标是首先最小化在按时完成遇到的任务中的资源消耗，其次提高联盟的可靠性，最后将最值得信赖的UAV隔离在它们的自我利益之中。由于许多以前的出版物只专注于最小化成本，本研究认为，考虑上述三个目标的多目标优化联盟形成的问题。针对大规模无人机网络中联盟形成的计算复杂性问题，提出了一种融合上述三个目标的主从启发式联盟形成算法。该算法试图形成联盟，最小限度地超过所需的资源，同时最大限度地完成任务的数量。该算法是基于量子进化算法（QEA），这是量子计算和进化算法的结合。仿真结果表明，该算法的性能明显优于现有的联盟形成算法，如合并-分裂算法和著名的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ。
2018-02-18 cs.GT cs.MA
Existence of Stability in Hedonic Coalition Formation Games
在本文中，我们研究了\emph{hedonic coalition formation games}，其中每个球员的偏好分区的球员只取决于他的联盟的成员。我们提出了三个主要的结果，其中对玩家的偏好的限制保证了各种稳定性概念的稳定分区的存在。偏好限制与\emph{top responsiveness}和\emph{bottom responsiveness}有关，它们分别模拟了玩家的乐观和悲观行为。存在性结果适用于\emph{additive separable hedonic games}和\emph{hedonic games with \B-preferences}的自然子类。我们的存在性结果不能被加强的情况下，更强的已知的稳定性概念。
2012-01-23 cs.GT
Stable partitions in additively separable hedonic games
在多个自主智能体的系统中的一个重要方面是通过联盟形成来利用协同作用。在本文中，我们解决了各种公开的问题，有关的计算复杂性的稳定分区的加法可分享乐游戏。首先，我们提出了一个多项式时间算法来计算一个合同独立稳定的分区。这与以前的结果，如NP-硬度计算单独稳定或纳什稳定分区。其次，我们证明了即使局中人的偏好是对称的，检查核心或严格核心是否存在也是强NP-难的。最后，它表明，验证是否组成的大联盟的分区是严格的合同核心稳定或帕累托最优是coNP-完全的。
2010-12-21 cs.CC cs.GT
Cooperate or Compete: Coalition Formation in Congestion Games
该研究聚焦拥塞博弈场景下的联盟形成问题，分析了联盟合作降低内部拥塞损失、应对外部竞争的机制，探究受对手部署影响、由纳什均衡决定价值的稳定联盟划分，拓展了传统合作博弈的分析框架。
2024-10-09 cs.GT
Stability Under Valuation Updates in Coalition Formation
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文研究了在代理人估值变化下联盟形成中的稳定性问题，证明了多种稳定性概念下的NP完全性，并提出了在受限对称估值下的多项式时间算法以保证长期更新中的稳定性。
2026-02-24 cs.GT cs.MA
A Task-Driven Multi-UAV Coalition Formation Mechanism
Yangzhou University（扬州大学）；Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学）
针对现有多无人机联盟形成机制效用低、结构不稳定的问题，提出结合联盟能力与任务需求的协同模型及基于边际效用和Shapley值的算法，理论证明存在纳什均衡，实验验证其稳定性和效用更优。
2024-03-08 cs.AI cs.GT
Coalition Formation with Bounded Coalition Size
本文研究了具有联盟规模上限的联盟形成问题，提出了多项式时间近似算法，并分析了CSC、SC及核心的存在性与计算复杂性。
2024-02-12 cs.GT
Computing Stable Matchings under Complementarities and Preference Misalignment
本文研究互补偏好与偏好错位下的多对一稳定匹配问题，提出两个充分条件及CDAR算法，证明其收敛性、稳定性和帕累托最优性，并应用于车辆路线分配与劳资谈判场景。
2026-10-09 cs.GT
Hedonic Games with Graph-restricted Communication
我们研究享乐联盟形成游戏中的球员之间的合作是有限的图形结构：一个子集的球员可以形成一个联盟，当且仅当他们在给定的图连接。我们调查的复杂性，在这样的游戏中找到稳定的结果，稳定的几个概念。特别是，我们提供了一个有效的算法，找到一个单独的稳定分区的任意享乐游戏上的无环图。我们还引入了一个新的稳定性概念-在邻居的稳定性-这是专为我们的设置。我们发现，找到一个在邻居的稳定结果的问题承认一个多项式时间算法，如果底层图是一条路径，但对于任意树，甚至是可加性可分的享乐游戏是NP-难的;对称的可加性可分的游戏，我们得到了PLS-硬度的结果。
2016-03-20 cs.GT
Offline Learning of Nash Stable Coalition Structures with Possibly Overlapping Coalitions
Bar Ilan University（巴伊兰大学）；University of Oxford（牛津大学）
本文提出了一种允许重叠联盟的离线学习模型，通过分析代理级和联盟级效用反馈，设计样本高效的算法以推断纳什稳定的联盟结构。
2026-02-15 cs.AI cs.GT cs.LG
The Coalitional Switch off Game of Service Providers
利用随机几何博弈和联盟博弈的方法研究了绿色网络中的一个重要问题--服务提供商合作情况下的基站关闭问题。这里考虑的联盟游戏是由合作关闭基站的服务提供商进行的。当它们合作时，任何移动台都与任何服务提供商的最近BS相关联。给出了一个泊松点过程的部署模型，节点在一个区域和关闭基站的概率，证明了信号与干扰加噪声比的分布保持不变，而发送功率增加到保持服务质量。一个典型局中人的联盟博弈行为称为\emph{hedonic}，如果任何局中人的收益完全取决于该局中人所属联盟的成员，那么联盟的形成是局中人对可能联盟集合的偏好的结果。我们还引入了一个新的概念，这是所谓的纳什稳定的核心包含那些增益分配方法，导致纳什稳定的分区。通过这种方式，我们总是保证纳什稳定性。我们研究了纳什稳定核的非空性。假设在一个时间点上只有一个局中人选择联盟，证明了当局中人依次选择联盟时，Nash稳定核是非空的，并且如果局中人自己先访问过所选择的联盟，则局中人的效用为零.
2013-07-31 cs.CG cs.GT math.OC
Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach
Cognifinity（科格尼芬蒂）
该研究针对集群联邦学习的联盟形成问题，提出享乐势博弈方法，设计可转移剩余模型与分配规则，保证稳定划分与预算可行，在CIFAR-10实验中实现福利最优且性能可靠。
2026-07-30 cs.GT cs.LG
Study of a Dynamic Cooperative Trading Queue Routing Control Scheme for Freeways and Facilities with Parallel Queues
本文探讨了一种新的合作控制策略的联盟稳定性的高速公路和并行排队设施与多个服务器。基于每个队列或车道的预测的未来延迟，代理的VOT异构人口可以同意切换车道或队列，并相互转移支付，以最小化进入队列的总成本。战略互动被捕获的n级Stackelberg模型与联盟，而合作的结构被制定为一个分区函数游戏（PFG）。所探讨的稳定性概念是PFG的核心，我们发现这是适当的问题的性质。这一概念保证了有效分配是个体理性和联盟稳定的。我们分析这种控制机制的两个设置：一个静态的垂直队列和一个动态的水平队列。对于前者，我们首先刻画了潜在的合作博弈的性质。我们的模拟结果表明，设置总是强核稳定。对于后者，我们提出了一个新的松弛计划的强核的概念。我们的模拟结果的高速公路瓶颈与恒定的流出使用Newell的汽车跟驰模型表明，插补一般是强核心稳定和联盟的不稳定性保持较小的用户的成本。
2018-03-03 cs.GT
Coalitions in Cooperative Wireless Networks
利用联盟博弈理论研究了无线网络中理性用户之间的合作问题。使用用户达到的速率作为其效用，表明稳定的联盟结构，即，一组用户没有动机脱离的联盟，取决于在合作用户之间分配速率增益的方式。具体而言，大联盟（GC）的稳定性，即，研究了所有用户的联盟。发射机和接收机在干扰信道（IC）的合作进行了研究，说明合作模型，以确定灵活的（可转让）和固定的（不可转让）分配方案的稳定联盟。结果表明，稳定的和速率最优联盟时，只有接收机合作联合解码（可转让）是GC。当接收器使用线性多用户检测器（不可转移）合作时，GC的稳定性取决于检测器。发射机的合作研究假设所有的接收机完美的合作和用户以外的联盟作为干扰。GC的稳定性研究的情况下，完美合作的发射机（可转让）和部分解码和转发策略（不可转让）。在这两种情况下，稳定性取决于信道增益和发射机干扰强度。
2008-04-21 cs.GT cs.IT math.IT
Computing Stable Coalitions: Approximation Algorithms for Reward Sharing
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
考虑一个设定，其中自私的代理人被分配到来自固定集合P的联盟或项目。每个项目k由一个估值函数表征; v_k（S）是由一组S代理人在项目k上工作产生的值。我们在这种背景下研究了以下经典问题：“代理人应该如何分配他们共同创造的价值？".合作博弈论中的一个传统方法是研究核心稳定性，隐含的假设是一个项目有无限个副本，代理人可以将自己分成任何数量的联盟。相比之下，我们考虑一个模型与有限数量的不相同的项目，这使得计算高福利的解决方案和核心支付非常不平凡。本文的主要贡献是一个黑箱机制，减少了计算一个接近最优的核心稳定的解决方案的问题，纯粹的算法问题的福利最大化，我们应用这个计算近似核心稳定的解决方案，提取四分之一的最佳社会福利的类的次加性估值。我们还展示了几个流行的子类更强大的结果：匿名，分数次加性，次模估值，以及提供新的近似算法福利最大化与匿名函数。最后，我们建立了一个连接，我们的设置和研究项目投标的同时拍卖，我们调整我们的结果来计算这些拍卖的近似纯纳什均衡。
2015-08-27 cs.AI cs.GT
A Distributed Clustering Algorithm based on Coalition Game for Intelligent Vehicles
本文针对车载自组织网络中智能车辆的分布式聚类问题，提出基于联盟博弈的DCA算法，同时优化协作能力与管理开销，并证明其收敛到纳什稳定划分且性能优于现有方法。
2025-03-11 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
Coalitional Games for Transmitter Cooperation in MIMO Multiple Access Channels
共享无线信道的节点之间的协作对于实现无线网络中的性能目标变得越来越必要。确定无线网络中理性节点之间协作的可行性和稳定性对于理解协作行为具有重要意义。本文利用合作博弈论的框架研究了多址信道上发射机信令大联盟的稳定性。通过在\emph{partition form}中对TX之间的合作博弈进行建模来准确地表示每个TX所经历的外部干扰。单用户解码和连续干扰消除策略在接收机进行检查。在协调成本的情况下，大联盟被证明是\emph{sum-rate optimal}的两个战略。发送者合作是\emph{stable}，当且仅当博弈的核心（大联盟效用的所有划分的集合，使得没有联盟偏离）是非空的。确定合作的稳定性一般是一个co-NP-complete问题。对于一个单用户解码接收机，发射机的合作被证明是\emph{stable}在高和低SNR，而对于一个干扰消除接收机与一个固定的解码顺序，合作是稳定的，只有在低SNR和不稳定的高SNR。当在解码顺序之间允许分时时，使用效用函数的近似下界示出TX协作在高SNR下也是稳定的。因此，本文表明，理想的零成本TX合作MAC是稳定的，并提高了可实现的速率为每个单独的用户。
2012-10-11 cs.GT cs.IT math.IT
On the Core of Dynamic Cooperative Games
我们考虑动态合作博弈，联盟的价值随着时间的推移而变化，根据历史的分配。在定义动态博弈的核心时，我们允许联盟在任何时候偏离的可能性，从而产生一个新的环境。一个考虑偏离的联盟需要考虑后果，因为从偏离点开始，游戏不再与原始的参与者一起玩。偏离的联盟成为新的大联盟，反过来，导致一个新的动态博弈。新的动态博弈的阶段博弈依赖于所有先前的分配，包括那些已经实现的偏离时间。我们定义了三种类型的核心解决方案：公平的核心，稳定的核心和可信的核心。我们的前两个特点的情况下，瞬时游戏取决于最后的分配（而不是在整个历史的分配）和第三个在一般情况下。其分析和结果在很大程度上类似于非合作动态博弈理论。
2012-03-13 cs.GT
Stability in Random Hedonic Games
研究随机hedonic博弈中的稳定性问题，提出高效算法以高概率输出个体及契约Nash稳定划分，并证明随机博弈存在Nash稳定划分的概率趋于零。
2024-06-03 cs.GT
Stability in Online Coalition Formation
本文研究在线联盟形成问题，在可加可分快乐博弈中刻画了基于个体和群体偏离的稳定性概念的算法可行性边界，给出确定性与随机化算法的二分结果。
2025-03-10 cs.DS cs.GT
Coalition Formation in LLM Agent Networks: Stability Analysis and Convergence Guarantees
Department of Compute Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系）；Brain Investing Limited（Brain Investing有限公司）；Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司）
本文提出首个基于享乐博弈理论的LLM联盟形成框架，分析了LLM代理的有限理性特性，并通过实验验证了CoalT协议在联盟稳定性上的优越性。
2026-04-15 cs.AI cs.GT
Precise Complexity of the Core in Dichotomous and Additive Hedonic Games
享乐博弈提供了一个联盟形成的一般模型，其中一组代理被划分为联盟，每个代理都有偏好，其他球员在她的联盟。我们证明了在加性可分的偏好下，决定是否存在核稳定或严格核稳定的划分是$Σ_2^p$完全的，扩展了Woeginger（2013）的结果。我们的结果保持，即使估值是对称的和非零的，只有一个常数数量的其他代理。我们还建立了$Σ_2^p$ -判定二分偏好享乐博弈严格核非空性的完备性。这样的结果表明，核心比解决方案的概念，如个人的稳定性更不易处理。
2017-06-02 cs.GT
On Hedonic Games with Common Ranking Property
享乐博弈是联盟形成的一个重要模型，其中每个代理人的效用只取决于她所在的联盟。享乐游戏的子类，模型的形成一般的合作伙伴关系，其中的输出是平等地分享之间的分支机构，被称为享乐游戏与共同排名属性（HGCRP）。除了他们的经济动机，HGCRP之所以突出，是因为他们保证有核心稳定的解决方案，可以有效地找到。我们通过证明HGCRP的每个实例都有一个帕累托最优，核心稳定和独立稳定的解决方案来改进现有的结果。这一结果的经济意义在于，为了HGCRP的稳定性，不应完全牺牲效率。我们建立，找到这样的解决方案是{ \bf NP-困难}，即使联盟的大小是由$3$以上的限制;然而，它是多项式时间可解的，如果联盟的大小是由$2$以上的限制。我们表明，一个核心稳定的解决方案和社会最优的解决方案（OPT）的总效用之间的差距是有界以上的$n$，其中$n$是代理的数量，这个界是紧的。我们的研究表明，计算OPT是不可逼近的范围内优于$O(n^{1-ε})$任何固定的$ε> 0$，这个不可逼近的下限是多项式紧。然而，如果联盟的大小由$2$限制，则可以在多项式时间内计算OPT。
2022-05-24 cs.GT econ.TH
Multiscale Exit-Join Dynamics: Tactical Consensus and Strategic Coalition Formation
Department of Electrical and Computer Engineering（电气工程系）；Tandon School of Engineering（坦顿工程学院）；New York University（纽约大学）
提出多尺度联盟形成模型，耦合联盟内战术共识与战略退出-加入决策，通过固定点分析揭示不稳定性-共识悖论。
2026-06-26 cs.AI cs.GT
Individual Rationality in Constrained Hedonic Games: Additively Separable and Fractional Preferences
Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）；Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）；Charles University（查理大学）；AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学）
研究受限享乐博弈中个体理性的存在性，探讨可加性和分数偏好下的计算复杂性，揭示其可计算与不可计算的边界。
2026-03-23 cs.GT
Stabilizing Welfare-Maximizing Decisions via Endogenous Transfers
本文提出了一种通过内生转移实现福利最大化决策的框架，解决了联盟形成中的稳定性问题，并提供了高效的算法和理论保障。
2026-08-04 cs.GT econ.TH
$\varepsilon$-fractional Core Stability in Hedonic Games
Gran Sasso Science Institute (GSSI)（格兰萨索科学研究所）；University of Calabria（卡拉布里亚大学）；Goethe-Universität（歌德大学）
本文针对享乐博弈中核心稳定划分难以存在和计算的问题，提出ε-分数核心稳定性概念，并设计多项式时间算法，在简单分数型和匿名型享乐博弈中高效求得ε随智能体数量指数下降的稳定划分，同时将结果扩展到PAC学习场景。
2024-01-14 cs.AI cs.GT
Stochastic Coalitional Games for Cooperative Random Access in M2M Communications
研究了无线蜂窝网络上行链路中机器类型设备（MTD）之间的随机接入竞争问题。特别是，分析了形成协作组来协调MTD对随机接入信道（RACH）请求的可能性。该问题被制定为一个随机的联盟形成游戏中的MTD是球员，寻求形成合作联盟，以优化效用函数，捕捉每个MTD的能量消耗和随时间变化的队列长度。在每个联盟内，MTD充当联盟头，其通过RACH发送联盟成员的接入请求。这个游戏的一个关键特征是它能够应付随机环境中的到达请求的MTD和分组成功率在RACH上是动态时变的。建议的随机联盟是由多个阶段，其中每一个对应于一个联盟游戏的随机特征的形式，发挥的MTDs在每个时间步。为了解决这个问题，提出了一种新的分布式联盟形成算法，并证明收敛到一个稳定的MTD分区。仿真结果表明，平均而言，所提出的随机联盟形成算法可以减少平均失败率和能量消耗高达36%和31%的基于集群的分布的MTD，分别与非合作的情况下。而且，当MTD对能量消耗（队列长度）更敏感时，联盟的大小将增加（减少）。
2017-07-24 cs.GT cs.NI
Emergent Collaboration in Social Purpose Games
我们研究了一类非合作聚合游戏-表示为\emph{social purpose games} -其中的收益分别取决于一个球员自己的战略（个人利益）和功能的战略配置文件，这是共同的所有球员（社会利益）加权的个人利益参数。这一结构允许对各参与者的社会效益进行不对称评估。我们表明，这些游戏有一个潜在的，我们调查其属性。我们研究了纳什均衡和社会最优解的支付结构和唯一性。此外，根据文献的部分合作，我们调查了一个单一的合作者联盟的领导，而其余的球员作为非合作的追随者。特别是，我们发现，社会目的游戏承认出现了一个稳定的联盟合作者的子类\emph{strict}社会目的游戏。由于部分合作领导均衡的性质，稳定的合作者联盟反映了其形成的有限形式的远见。作为一个特殊的应用，我们研究了公地博弈的悲剧。我们表明，出现了一个单一的稳定的合作者联盟，以遏制过度开采的资源。
2021-09-17 cs.GT econ.TH
SMEVCA: Stable Matching-based EV Charging Assignment in Subscription-Based Models
针对电动汽车充电面临的充电桩不足、等待时间难测等问题，提出基于稳定匹配的SMEVCA订阅制充电分配框架，通过两种偏好联盟策略实现高效分配，仿真验证其在充电量和服务覆盖率上均优于随机方法。
2024-12-13 cs.ET cs.GT
The Stable Fixtures Problem with Payments
我们推广了两个著名的博弈理论模型，通过引入多个合作伙伴匹配的游戏，定义的图$G=(N,E)$，与一个整数顶点容量函数$b$和边加权$w$。集合$N$由多个参与者组成，这些参与者将形成具有值$w(ij)$的2参与者联盟$ij$的集合$M\subseteq E$，使得每个参与者$i$至多在$b(i)$联盟中。支付向量是一个映射$p: N \times N \rightarrow {\mathbb R}$，如果$ij\in M$，则为$p(i,j)+p(j,i)=w(ij)$，如果$ij\notin M$，则为$p(i,j)=p(j,i)=0$。$(M,p)$对称为解。一对玩家$i,j$和$ij\in E\setminus M$阻止一个解$(M,p)$，如果$i,j$可以形成一个新的两个玩家联盟，可能只有在退出他们现有的两个玩家联盟之一之后，他们才能在其中相互更好。一个解是稳定的，如果它没有阻塞对。我们给出了一个多项式时间算法，该算法要么发现一个给定的多伙伴匹配对策没有稳定解，要么得到它的稳定解.我们用两种不同的方法刻画了一个多伙伴匹配对策的稳定解集，并展示了这如何导致Sotomayor的一些已知结果的简单证明（1992，1999，2007）的结果，并将其中的一些结果推广到多伙伴配对博弈中。我们还进行了相应的合作博弈，在任何规模的联盟可能会形成的核心的研究。特别是，我们表明，一个稳定的解…
2016-08-31 cs.CC cs.DS cs.GT
Matching Dynamics with Constraints
我们研究不协调的匹配市场与额外的本地约束，捕捉，例如，信息、可见度或市场外部性受限。每个代理都是固定匹配网络中的一个节点，并努力与另一个代理匹配。每个代理都有一个完整的首选项列表，可以与所有其他代理匹配。然而，根据约束条件和游戏的当前状态，并非所有可能的合作伙伴都可以随时进行匹配。对于相关的偏好，我们提出并研究了一类一般的享乐联盟形成游戏，我们称之为联盟形成游戏的约束。这个类别包括并扩展了许多最近研究的稳定匹配的变体，例如局部稳定匹配，社会稳定匹配或友谊匹配。也许令人惊讶的是，我们表明，所有这些变体都包含在一类“一致”的情况下，总是允许多项式改进序列的稳态。此外，我们表明，对于一致的情况下，总是存在一个多项式序列的每个可达状态。我们的特征是紧密的，在这个意义上，我们提供指数下界时，每个一致性的要求被违反。我们还分析了匹配与不相关的偏好，在那里我们获得了更大的各种结果。虽然社会稳定匹配总是允许多项式序列达到稳态，但对于其他类别，不同的附加假设足以保证相同的结果。对于达到一个给定的稳态的问题，我们显示NP-硬度在几乎所有考虑类的匹配游戏。
2014-09-15 cs.GT
A Distributed Merge and Split Algorithm for Fair Cooperation in Wireless Networks
本文介绍了一种新的概念，从联盟博弈论，它允许动态形成的无线节点之间的联盟。构造了一种简单的分布式联盟形成合并与分裂算法。该算法被应用于研究虚拟MIMO编队的单天线发射机之间的合作所产生的增益。我们的目标是找到一个最终的发射机联盟结构，允许合作用户，以最大限度地提高他们的效用，同时占联盟形成的成本。通过这种新颖的博弈理论框架，无线网络发射机能够自组织，形成一个结构化的网络组成的不相交的稳定联盟。仿真结果表明，该算法可以提高平均单个用户效用26.4%，并能应对分布式用户的移动性。
2008-02-15 cs.GT cs.IT math.IT
k-Prize Weighted Voting Games
我们介绍了一个自然的变种加权投票游戏，我们称之为k奖加权投票游戏。这样的游戏由n个玩家组成，玩家的权重和奖品可能不同。玩家组成联盟，第i大联盟（按其成员权重之和）赢得第i大奖品，然后由其成员分享。我们提出了四个解的概念来分析这类博弈，并证明了三人两奖博弈和统一奖博弈稳定结果的存在性。然后，我们探讨了帕累托最优和功利社会福利方面的稳定结果的效率。最后，我们研究了寻找稳定结果的计算复杂性。
2023-03-02 cs.CC cs.GT
A Coalition Formation Game Framework for Peer-to-Peer Energy Trading
本文研究了基于社会合作的P2P能源交易技术，通过该技术，生产消费者可以决定如何机会主义地使用他们的电池来参与P2P交易。目标是找到一种解决办法，使生产消费者成为最终受益者，即，一个以产消者为中心的解决方案为此，联盟形成游戏的设计，这使得一个prosumer比较其参与对等交易的好处，并没有使用其电池，因此，允许prosumer形成合适的社会联盟团体与其他类似的prosumers在网络中进行对等交易。研究了所形成的联盟的性质，结果表明：1）源于参与的产消者之间在每个时隙的社会合作的联盟结构是稳定的和最优的，和2）所提出的点对点交易计划的结果是以产消者为中心的。基于真实的家庭能源使用和太阳能发电数据进行案例研究，以突出拟议的计划如何通过展示以产消者为中心的属性使产消者受益。
2019-12-24 cs.GT cs.SY eess.SP
Approximate Core Allocations for Multiple Partners Matching Games
匹配博弈是一个合作博弈，其中每个联盟的价值是联盟中的参与者通过形成成对不相交的合作伙伴所能获得的最大收益。多伙伴匹配博弈通过允许每个参与者有一个以上可能重复的伙伴来推广匹配博弈。本文研究了多伙伴匹配博弈中的利润分享问题。利润分享的一个核心概念是核心，它包括在各个参与者之间分配利润的所有可能方式，以便大联盟保持完整。多个伙伴匹配博弈的核心可能是空的[Deng et al.，数学方面的核心组合优化游戏，数学。结果：1999年];即使当核心非空时，核心成员问题通常也是难以解决的[Biro等人，支付的稳定固定装置问题，游戏经济行为，2018年]。因此，我们研究近似的核心分配后，联盟可能会支付少于它所取得的利润脱离大联盟。我们提供了一个基于LP的机制，保证没有联盟支付低于$2/3$倍的利润，它自己。我们还表明，$2/3$是最好的可能因素相对于潜在的LP松弛。我们的结果将Vazirani [Vazirani，一般图匹配游戏：近似核心，arXiv，2021]的工作从匹配游戏推广到多个合作伙伴匹配游戏。
2021-10-25 cs.GT econ.TH
Parameterized Complexity of Hedonic Games with Enemy-Oriented Preferences
该研究针对带敌人导向偏好的享乐博弈的多个稳定性相关算法问题，系统分析其参数化复杂度，给出部分参数下的多项式及FPT算法，证明其余参数的难度结果，并拓展至中立关系场景。
2025-02-19 cs.GT cs.MA
Hedonic Coalition Formation for Distributed Task Allocation among Wireless Agents
自主无线代理，如无人驾驶飞行器或移动基站，在下一代无线网络的部署提出了巨大的潜力。虽然目前的文献主要集中在机器人或软件应用程序中的代理的使用，我们提出了一种新的自组织代理适合无线网络的使用模型。在所提出的模型中，一些代理需要从几个任意位置的任务收集数据。每个任务表示需要由代理收集并随后无线传输到中央接收器的分组的队列。该问题被建模为一个享乐联盟形成游戏之间的代理和任务，互动，以形成不相交的联盟。每个形成的联盟被建模为一个轮询系统，由一些代理之间的不同任务之间的联盟，收集和传输的数据包移动。在每个联盟中，一些代理还可以扮演中继的角色，以提高数据包传输的成功率。所提出的算法允许的任务和代理采取分布式决策加入或离开一个联盟，根据所取得的好处，在有效的吞吐量，和延迟方面的成本。由于这些决定，代理和任务的结构本身成独立的不相交的联盟，构成一个纳什稳定的网络分区。此外，该算法允许代理和任务，以适应拓扑结构的环境变化，如到达/删除的任务或任务的移动性。仿真结果表明，所提出的算法如何提高性能，在平均玩家（代理或任务）的回报，至少30.26%（5个代理与多达25个任务的网络）相对于一个计划，分配附近的任务平均代理。
2010-10-21 cs.GT cs.IT math.IT
A Game-Theoretic Approach to Distributed Coalition Formation in Energy-Aware Cloud Federations (Extended Version)
云提供商（CP）之间的联盟，其中一组CP同意相互使用自己的资源来运行其他CP的VM，被认为是一个有前途的解决方案，以减少能源成本的问题。在本文中，我们解决了一组CP的联邦形成的问题，其解决方案是必要的，以利用云联邦的潜力，减少能源法案。我们设计了一个分布式算法，合作博弈论的基础上，允许一组CP合作建立他们的联邦在这样一种方式，他们的个人利润增加的情况下，他们在隔离工作，我们表明，通过使用我们的算法和建议CP的效用函数，他们能够自组织成纳什稳定的联邦，并通过迭代执行，以适应环境的变化。数值结果证明了该算法的有效性。
2016-02-22 cs.DC cs.GT
Coalition Formation Games for Distributed Cooperation Among Roadside Units in Vehicular Networks
UNIK - University Graduate Center, University of Oslo（奥斯陆大学研究生中心）；University of Houston（休斯顿大学）；Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学）；University of Manitoba（曼尼托巴大学）
针对车载网络中路边单元（RSU）间的合作问题，提出基于可转移效用联盟形成博弈的分布式合作方案，使RSU自组织形成纳什稳定联盟，平均收益较非合作情况提升20.5%-33.2%。
2010-10-07 cs.GT cs.IT cs.SY
Complexity of Determining Nonemptiness of the Core
联盟形成是自利Agent之间自动协商以及其他多Agent应用中的一个关键问题。代理人的联盟有时可以完成单个代理人无法完成的事情，或者可以更有效地完成事情。然而，激励代理人遵守一个解决方案需要仔细分析：只有一些解决方案是稳定的，在这个意义上，没有一组代理人有动机脱离并形成新的联盟。这种约束在合作博弈论中得到了广泛的研究。然而，围绕这一约束的计算问题受到的关注较少。当涉及到软件代理（代表真实世界的各方）之间的联盟形成时，这些问题变得越来越明显。在本文中，我们定义了一个简洁的一般表示游戏的特征形式，依赖于超可加性，并表明，它允许有效的检查是否一个给定的结果是在核心。然后，我们表明，确定核心是否是非空的是$\mathcal{NP}$ -完全的，没有可转移的效用。我们证明，在这两种情况下，是什么使问题很难确定合作的可能性（一组可能的结果，大联盟），通过显示，如果这些都是给定的，问题变得易于处理在这两种情况下。然而，我们然后证明，对于混合版本的问题，效用转移是可能的，只有在大联盟内，问题仍然是$\mathcal{NP}$ -完整的，即使当协作的可能性。
2003-07-07 cs.CC cs.GT cs.MA
