Bounded-Memory Strategies in Partial-Information Games
该研究针对部分信息随机博弈，证明了有界记忆下零和值近似的NP难度，给出了多人博弈ε-Nash均衡存在性判定及求解的复杂度上界，改进了多类特殊博弈的研究结论。
2024-05-15 cs.GT
On the Non-Existence of Nash Equilibrium in Games with Resource-Bounded Players
我们考虑序列的游戏$\mathcal{G}=\{G_1,G_2,\ldots\}$，对于所有的$n$，$G_n$有相同的一组球员。这样的序列出现在分析游戏中玩家的运行时间、电子货币系统（如比特币）和密码协议中。假设单向函数存在，我们证明了有一个序列的2人零和贝叶斯游戏$\mathcal{G}$，使所有的$n$，在$G_n$的每个动作的大小是多项式在$n$，效用函数是多项式可计算的$n$，但没有多项式时间纳什均衡，在这里我们使用的纳什均衡的概念，是专门为序列的游戏。我们还表明，纳什均衡可能不存在时，考虑球员的约束，以执行最多的$T$计算步骤，在每个游戏$\{G_i\}_{i=1}^{\infty}$。这些例子可能会揭示竞争环境中更多的运行时间或更快的算法的可用性导致“计算军备竞赛”，排除平衡的存在。他们还指出，在资源有限的博弈中，“最佳对策”和纳什均衡等概念存在固有的局限性。
2015-07-14 cs.GT
Adaptive Regret Minimization in Bounded-Memory Games
最小化后悔的在线学习算法在涉及在不确定环境中重复做出决策的情况下提供了强有力的保证，例如，驾驶员每天决定开车上班的路线。虽然后悔最小化已被广泛研究重复游戏，我们研究后悔最小化的更丰富的一类游戏称为有界记忆游戏。在两人有限记忆-m博弈的每一轮中，两个玩家同时进行一个动作，观察一个结果并获得奖励。奖励可以取决于最后m个结果以及玩家在当前回合中的动作。对于重复游戏，标准的后悔概念不再适用，因为行为和奖励可能取决于游戏的历史。为了解释这种普遍性，我们引入了k-自适应后悔的概念，它比较了通过对一个假设的k-自适应对手的算法规定的行动所获得的奖励，以及事后对同一对手的最佳专家所获得的奖励。粗略地说，一个假设的k-适应对手调整她的策略，以防御者的行动完全一样，真正的对手会在每个窗口的k轮。我们的定义是由一组专家参数化，其中可以包括固定和自适应防御策略。我们研究了完美和不完美信息的有界记忆博弈中自适应遗憾最小化的内在复杂性，并设计了相应的算法。我们证明了一个硬度的结果表明，与不完美的信息，任何k-自适应后悔最小化算法（与固定的战略专家）必须是低效的，除非NP=RP，即使对一个不经意的对手。相比之下，对于完美和不完美信息的有界记忆博弈，我们提出了近似0-自适应遗憾最小化算法，以对抗时间为n^{O（1）}的遗忘对手。
2013-09-05 cs.GT
Graph Searching, Parity Games and Imperfect Information
我们研究了图搜索博弈和不完全信息博弈之间的相互关系。作为关键的结果，我们得到了有界不完美信息的奇偶博弈可以解决在PTIME上的有界DAG-宽度的图，推广了奇偶博弈的几个结果有界复杂性的图。我们使用了一种新的图搜索概念，几个警察试图抓住多个劫匪，而不仅仅是一个劫匪。主要的技术结果是，单调地抓住r个强盗所需的警察数量至多是图的DAG宽度的r倍。我们还探讨了这一新概念的各个方面，作为一个细化的有向路径宽度，强调其连接的概念，不完美的信息。
2011-10-25 cs.GT
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
Bounded rationality in a dynamic alternate game
从博弈论的角度来看，多米诺骨牌是一种没有受到太多关注的游戏（特别是被称为平局的品种）。通常认为，这个博弈已经解决了，给出了博弈论的一般结果。然而，均衡的确定是不可行的，因为在一般情况下，众所周知的问题，节点爆炸的树表示的游戏。我们提出了一个新的模型的基础上有限的预测作为一种有限理性的动态交替游戏。
2013-10-23 cs.GT cs.LO
On the Nash Stability in the Hedonic Coalition Formation Games
研究了享乐联盟形成博弈的纳什稳定性。我们解决以下问题：对于一个一般的问题制定，是否有任何效用分配方法，确保纳什稳定的分区？我们提出了纳什稳定核的定义。我们研究了非空纳什稳定核的条件。更确切地说，我们展示了如何放松效用共享方法的效率，以确保非空纳什稳定的核心。
2017-11-01 cs.GT
Network Formation Games with Heterogeneous Players and the Internet Structure
我们研究互联网的自治系统（AS）互连拓扑结构的结构和演化作为一个游戏与异构球员。在这个网络形成游戏中，玩家的效用取决于网络结构，例如，节点之间的距离和链路的成本。我们分析了静态属性的游戏，如价格的无政府状态和稳定性，并提供明确的结果，所产生的拓扑结构。此外，我们讨论动态方面，证明线性收敛速度，并表明，只有一个有限的子集的平衡是可行的现实动态。我们还考虑了效用（或货币）转移的情况下，允许球员之间。
2014-04-22 cs.GT
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
Inverse Game Theory for Stackelberg Games: the Blessing of Bounded Rationality
优化战略决策（又名：计算平衡）是许多非合作多代理应用成功的关键。然而，在许多现实世界的情况下，我们可能会面临这个博弈论问题的完全相反-而不是规定给定游戏的均衡，我们可能直接观察代理人的均衡行为，但要推断未知游戏的基本参数。这个研究问题，也被称为逆博弈论，已经在最近的多个作品中研究了Stackelberg游戏的背景下。不幸的是，现有的工作表现出相当负面的结果，显示统计硬度和计算硬度，假设追随者的完全理性的行为。我们的工作放宽了完美理性代理人的假设，经典的量子响应模型，一个更现实的有限理性的行为模型。有趣的是，我们表明，这种有限理性模型带来的光滑性质，实际上导致可证明更有效的学习一般Stackelberg游戏的追随者效用参数。系统的实证实验证实了我们的理论结果，并进一步表明其鲁棒性超出了严格的量子响应模型。
2022-10-04 cs.GT econ.TH
Inequality and Network Formation Games
本文讨论了网络形成博弈中的不等式问题。我们采用了一个量，我们称之为纳什不等式比（NIR），定义为最大比率之间的最高和最低成本发生在一个纳什均衡策略，以表征在均衡的程度，不平等是可能的。我们给出了Fabrikant等人（PODC '03）和Ehsani等人（SPAA '11）的网络形成游戏的NIR上界。关于平等与社会效率之间的关系，我们表明，与普遍的期望相反，效率并不一定以不平等的增加为代价。
2014-10-18 cs.GT
Playing Games with Bounded Entropy: Convergence Rate and Approximate Equilibria
我们考虑零和重复博弈，其中玩家被限制在只需要有限数量的随机性的策略。令$v_n$为$n$阶段游戏的最大-最小值;先前的工作已经表征了$\lim_{n\rightarrow\infty}v_n$，即，长期最大最小值。我们的第一个贡献是研究了$v_n$的收敛速度。为此，我们提供了一种新的工具，用于从另一个源（硬币源）模拟一个源（目标源）。考虑到总变化距离作为精度的度量，该工具提供了模拟精度的上限，该上限在硬币和目标源的Rényi熵的差异中呈指数消失。在第二部分中，我们刻画了所有在长期内达到的近似纳什均衡的集合。事实证明，这个集合与长期最大-最小值密切相关。
2019-02-10 cs.GT
Network Formation Game with Different Cost Value for Players
在社交网络中，研究所形成的网络的类型、其相对于社会目标的效率以及哪些网络是稳定的往往是有趣的。在这方面已经做了许多工作。在网络形成游戏中，玩家会产生一定的成本来形成一个链接。在以前的工作中，所有的球员将有相同的成本，形成一个链接，他的网络。在这里我们将研究在社会网络中，当每个参与者有不同的成本值来形成链接时的最优网络和纳什均衡网络。
2016-04-12 cs.GT
Automated Construction of Bounded-Loss Imperfect-Recall Abstractions in Extensive-Form Games
可拓形式博弈（Extensive-form games，EFG）是一种模拟博弈者之间有限连续互动的博弈模型。代表这些游戏所需的内存量是计算最优策略的算法的主要瓶颈，这些策略的大小对于现实世界的应用程序来说往往是不切实际的。解决内存瓶颈的一种常见方法是使用信息抽象，删除玩家可用的部分信息，从而减少游戏中决策点的数量。然而，现有的信息抽象技术要么是特定的特定领域，它们不提供任何质量保证，或者它们适用于非常小的EFG子类。我们提出了独立于域的抽象方法，用于在扩展形式的游戏中创建不完美的召回抽象，允许在原始游戏中（接近）最优的计算策略。为此，我们介绍了两个新的算法，FPIRA和CFR+IRA，基于虚构的发挥和反事实遗憾最小化。这些算法可以从一个任意的领域特定的，或粗略的可能，原始游戏的抽象。该算法迭代地检测缺失的信息，他们需要计算一个战略的抽象游戏，是（近）在原来的游戏最佳。然后，这些信息又被包含到抽象游戏中。此外，我们的算法能够利用记忆召回抽象，让玩家忘记自己的行动甚至历史。然而，这些算法需要遍历完整的未抽象的博弈树。我们的实验表明，我们的算法可以密切接近纳什均衡的大型游戏使用抽象的信息集的原始游戏只有0.9%。此外，结果表明，随着原始游戏规模的增加，内存节省也会增加。
2020-04-15 cs.GT
Bounded Rationality in Concurrent Parity Games
我们考虑在有限状态空间上进行无限回合的2人博弈。游戏是并行的：在每一轮中，两个玩家同时选择他们的动作;当前状态和动作决定继任者。我们认为欧米茄经常获胜的条件作为平价目标。我们考虑的定性分析问题：几乎肯定和有限肯定获胜的状态集的计算，其中玩家1可以确保赢得概率1和概率任意接近1，分别。一般来说，几乎肯定和有限肯定获胜策略需要无限记忆和无限精度。本文研究了并发奇偶博弈定性分析的有限理性问题，其中策略集参与人1被限制为有限资源策略。就精度而言，策略可以是确定性的、均匀的、有限精度的或无限精度的;就记忆而言，策略可以是无记忆的、有限记忆的或无限记忆的。我们提出了一个精确和完整的定性获胜集的所有组合类的策略的特征。特别是，我们表明，统一的无记忆策略是强大的有限精度的无限记忆策略，和无限精度的无记忆策略是强大的无限精度的有限记忆策略。我们证明了获胜集可以在O（n^{2d+3}）时间内计算，其中n是游戏的大小，2d是优先级的数量，并且我们的算法是符号的。在NP cap coNP中可以判定一个状态是否属于获胜集的成员问题。虽然这种复杂性是相同的简单类的回合制游戏，其中在每个状态下，只有一个玩家有一个选择的动作，我们的算法，这是通过表征的胜利集作为μ演算公式，是相当多的参与。
2013-06-20 cs.GT
Strong Equilibria in Bayesian Games with Bounded Group Size
针对贝叶斯博弈中缺乏有界群体策略均衡的问题，提出事前贝叶斯 $k$-强均衡与贝叶斯 $k$-强均衡，并刻画了同伴预测机制抵御串谋的群体规模阈值，为评估机制稳健性提供了新标准。
2025-02-01 cs.GT
Dynamic Complexity of Parity Games with Bounded Tree-Width
动态复杂度是指当输入稍微改变时，更新问题的输出。我们研究了有界树宽图上的两人奇偶博弈的动态复杂性，其中更新可以添加或删除边，或者改变状态的所有者或颜色。我们表明，这个问题是在DynFO（与LOGSPACE预计算），这是通过减少一个Dyck路径问题的非循环自动机。
2016-10-03 cs.CC cs.GT
Symbolic vs. Bounded Synthesis for Petri Games
Petri博弈是一种用于分布式系统自动综合的多人博弈模型。我们比较了两种根本不同的方法来解决Petri游戏。符号方法通过将有限图上的两人博弈简化为两人博弈来确定获胜策略的存在，而这又通过基于二元决策图（BDD）的不动点迭代来求解。有界合成方法将获胜策略的存在性编码为量化布尔公式（QBF），直到策略的大小达到给定的界限。在本文中，我们报告的有界合成方法的原型实现的初步经验。我们比较有界合成的符号方法在合成工具ADAM现有的实施。我们目前的实验结果的基准测试，包括一个新的基准家庭，建模制造和工作流场景与多个并发进程的集合。
2017-11-29 cs.GT cs.LO
Efficient Nash Computation in Large Population Games with Bounded Influence
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Tel Aviv University（特拉维夫大学）
本文介绍了大种群博弈的一种一般表示，其中每个博弈者对其他博弈者的影响是集中的和有限的，但在其他方面可能是任意的.这种表示以一种自然的方式显著地推广了拥塞博弈.我们的主要结果是在这种一般框架下计算和学习近似纳什均衡的可证明正确和有效的算法.
2012-12-12 cs.AI cs.GT
FPTAS for Mixed-Strategy Nash Equilibria in Tree Graphical Games and Their Generalizations
我们提供了第一个完全多项式时间近似方案（FPTAS）计算近似的混合策略纳什均衡在树结构的图形多超矩阵游戏（GMhGs）。GMhG是正规形式博弈、图形博弈、图形多矩阵博弈和超图博弈的推广。在图形多矩阵博弈中计算精确的混合策略纳什均衡是PPAD完全的，因此通常被认为是棘手的。相比之下，据我们所知，我们是第一个建立一个FPTAS树多矩阵游戏以及树图形游戏时，行动的数量是有界的常数。作为推论，我们给出了一个行动数以局中人数的对数为界的拟多项式时间近似方案（quasi-PTAS）。
2017-02-06 cs.GT
Thermal Min-Max Games: Unifying Bounded Rationality and Typical-Case Equilibrium
Fujitsu Limited（富士通株式会社）；RIKEN center for AIP（理化学研究所人工智能研究中心）
本文提出热极小-极大博弈理论，通过温度参数统一有限理性和完全理性，提供对典型均衡和混合策略统计的可计算预测，并验证了其在有限游戏中的有效性。
2026-02-16 cond-mat.dis-nn cs.GT
Formation of coalition structures as a non-cooperative game 2: applications
本文使用联盟结构形成的非合作同步博弈（Levando，2016）来展示引入博弈的一些应用：合作，具有联盟内外部性的联盟内贝叶斯博弈，随机对策，其中状态是联盟结构;非合作均衡的自我执行特性和非合作稳定性标准的构建。
2016-12-12 cs.GT math.OC
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
On repeated zero-sum games with incomplete information and asymptotically bounded values
我们考虑重复的零和博弈，参与人2一侧的信息不完全，总收益由阶段收益的非归一化和给出。在经典的例子中，这种$N$阶段博弈的值$V_N$是$N$或$\sqrt{N}$作为$N\to \infty$的量级.我们的目标是找到是什么原因导致的另一种类型的渐近行为的值$V_N$观察到的离散版本的金融市场模型介绍了德迈耶和萨利。对于这个博弈，Domansky和De Meyer与Marino发现$V_N$仍然有界为$N\to\infty$，并且收敛到极限值。这个游戏几乎是公平的，即，如果参与人1忘记了他的私人信息价值就变成了零.我们描述了一类几乎公平的游戏有界值的辅助非揭示游戏的一个易于检查的性质。我们称之为分段特性，它表示参与人2存在一个分段恒定的最优策略，作为先验分布$p$的函数。离散市场模型具有分段性质。我们证明了对于具有非退化条件的非分段几乎公平对策，$V_N$的阶为$\sqrt{N}$。
2016-09-12 cs.GT math.OC
Dynamic network congestion games
拥塞博弈是博弈论中研究的一种经典博弈类型，其中n个参与者选择一个资源，他们的个体成本随着选择相同资源的其他参与者的数量而增加。在网络拥塞博弈（NCG）中，资源对应于图中的简单路径，例如表示从源到目标的路由选择。在本文中，我们介绍了一个变种的NCG，被称为动态NCG：在这种设置中，玩家同步过渡，他们动态地选择他们的下一个过渡，他们被收取的费用取决于玩家的数量同时使用相同的过渡。我们研究，从复杂性的角度来看，在动态NCGs的博弈论的标准概念：社会最优，纳什均衡，子博弈完美均衡。我们的贡献是：存在一个战略配置文件的社会成本为一个常数的限制是在PSPACE和NP-难。动态NCGs中的（纯）纳什均衡总是存在的，在EXPSPACE中可以判定成本有界的纳什均衡的存在性，并且可以在双指数时间内计算见证策略剖面.在2 EXPSPACE中可以判定有界成本的子博弈完美均衡的存在性，并且可以在三次指数时间内计算见证策略剖面。
2020-09-28 cs.GT
Strategic Play By Resource-Bounded Agents in Security Games
本研究通过将护林员-偷猎者博弈中的智能体建模为概率有限自动机，探究资源受限下理性行为与人类非理性偏差的关系，发现限制记忆会产生类人行为且提升性能。
2023-07-25 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
Strategic Formation of Heterogeneous Networks
我们建立了一个互联网的自治系统（AS）互连拓扑的网络形成游戏。该游戏包括不同类型的球员，占异构性的AS在互联网上。在这个网络形成游戏中，玩家的效用取决于网络结构，例如，节点之间的距离和链路的成本。我们还考虑了效用（或货币）转移的情况下，允许球员之间。我们将可靠性的考虑在玩家的效用函数，并分析游戏的静态属性以及它的动态演变。我们提供了拓扑量的动态分析，并解释了一些“网络图案”在互联网图中的流行。我们用真实世界的数据来评估我们的预测。
2016-05-23 cs.GT
Unbounded Lookahead in WMSO+U Games
延迟博弈是两个玩家的博弈，其中一个玩家可以延迟她的行动，以获得对对手行动的前瞻。我们考虑以弱一元二阶逻辑表达的具有获胜条件的延迟博弈，其中具有无界量词（WMSO+U），它能够表达（无）有界性。可以判定延迟的玩家是否能够在有界前瞻的情况下赢得这样的游戏，即，如果她只跳了有限步的话然而，有界的前瞻性并不总是足够的：我们提出了一个游戏，可以赢得无限的前瞻性，但不是有界的前瞻性。然后，我们考虑WMSO+U延迟游戏无界前瞻和前瞻的确切演变是无关紧要的：赢家总是相同的，只要初始前瞻足够大，前瞻趋于无穷大。
2016-01-26 cs.FL cs.GT
Bounded-Distance Network Creation Games
网络创建游戏模拟了通信网络的分散和非合作建设。非正式地，存在位于网络节点上的$n$参与者，这些参与者尝试通过激活它们的任何事件链路（招致一定成本）来建立相互通信。每个参与者的目标是让所有其他节点尽可能接近最终网络，同时购买尽可能少的链接。根据这种直觉，任何游戏模型都必须在这两个相互冲突的目标之间找到适当的平衡。出于这样一个事实，即一个球员可能有一个强烈的要求，其在网络中的中心性，在本文中，我们引入了一个新的设置，如果一个球员保持其（最大或平均）的距离，其他节点在一个给定的相关范围内，那么它的成本是简单地等于激活边缘的数量，否则它的成本是无界的。我们研究的问题，了解相关的纯纳什均衡的结构所产生的游戏，我们称之为MaxBD和SumBD，分别。对于这两个游戏，我们表明，计算一个球员的最佳对策是一个NP难问题。接下来，我们表明，当与球员的距离界限是不均匀的，那么均衡可以是任意坏。另一方面，对于MaxBD，我们证明了当节点在最大距离上有一个统一的边界$R$时，无政府状态的价格（PoA）的上下界为2和$R \geq 3$，而对于有趣的情况R=2，我们能够证明PoA是$Ω(\sqrt{n})$和$O(\sqrt{n \log n})$。对于均匀的SumBD，我们得到类似的（渐近）结果，而且我们表明，PoA成为常数，只要上的平均距离的界限是$n^{ω(\frac{1}{\sqrt{\log n}}…
2011-12-19 cs.GT
Formation Games of Reliable Networks
我们建立了一个互联网的自治系统（AS）互连拓扑的网络形成游戏。该游戏包括不同类型的球员，占异构性的AS在互联网上。我们将可靠性的考虑在玩家的效用函数，并分析游戏的静态属性以及其动态演变。我们提供了它的拓扑量的动态分析，并解释了一些“网络模体”在互联网图中的流行。我们用真实世界的数据来评估我们的预测。
2014-12-29 cs.GT cs.NI
Convergent Q-Learning for Infinite-Horizon General-Sum Markov Games through Behavioral Economics
本文研究双人正则形式博弈和折扣无限期马尔可夫博弈中风险厌恶量化响应均衡（RQE）的计算，通过定义收缩的风险厌恶量化响应Bellman算子，提出了一种适用于所有无限期一般和马尔可夫博弈且具有收敛保证的Q学习算法。
2025-08-12 cs.GT
The Stackelberg Minimum Spanning Tree Game on Planar and Bounded-Treewidth Graphs
Stackelberg最小生成树博弈是一个两层的组合定价问题，在一个代表网络的图上进行。它的边缘被涂上红色或蓝色，红色边缘有一个给定的固定成本，代表竞争对手的价格。第一个玩家选择一个价格分配给蓝色边，第二个玩家然后购买最便宜的生成树，使用红色和蓝色边的任何组合。第一个玩家的目标是最大化购买蓝边的总价格。我们研究这个问题的情况下，平面和有界树宽图。我们表明，这个问题是NP-困难的平面图，但可以解决在多项式时间有界树宽的图。
2011-09-13 cs.DS cs.GT
Active Inverse Methods in Stackelberg Games with Bounded Rationality
本文针对有界理性Stackelberg博弈，提出主动逆方法，利用Fisher信息最大化信息增益并平衡探索与利用，证明一致性与渐近均衡，仿真表明能更快达到Stackelberg均衡。
2025-10-17 cs.GT cs.SY eess.SY
Ensuring the boundedness of the core of games with restricted cooperation
核心是一组参与者的合作博弈$N$是最流行的求解概念之一。当合作受到限制时（可行的联盟形成$2^N$的子集$\cF$），核心可能变得无界，这使得它在实践中的使用值得怀疑。我们的建议是通过将定义核心的一些不平等转化为平等（额外的效率约束）来使核心有界。我们解决以下数学问题：我们能找到一个最小的一组不平等的核心，这样，如果变成平等，核心成为有界的？所获得的新芯被称为限制芯。当$\cF$是一个分配格时，我们完全解决了这个问题，并引入了限制Weber集的概念.我们表明，正规集系统的情况下金额或多或少的情况下分配格。我们还研究了弱并封闭系统的情形，并给出了一般情形的一些结果。
2011-02-07 cs.DM cs.GT
Pure Nash Equilibria: Complete Characterization of Hard and Easy Graphical Games
我们考虑了图博弈中纯纳什均衡的计算复杂性。众所周知，该问题一般是NP完全的，但易于处理（即，在P中）对于特殊的图类，例如那些有界树宽的图。然后很自然地问：是否有可能为这个问题刻画所有易处理的图类？在这项工作中，我们提供了这样的情况下，有界度图的表征，从而解决现有的硬度和易处理的结果之间的差距。特别地，我们分析了PUREGG（C，-）的复杂性，确定纯纳什均衡存在的图形游戏，其基础图被限制为C类的问题。证明了在合理的复杂性理论假设下，对于任意有界入度的递归可扩有向图类C，PUREGG（C，-）是多项式时间的当且仅当C的约化图（迭代去除汇点得到的图）具有有界树宽.我们还给出了一个表征PURECHG（C，-），确定存在的纯纳什均衡的着色超图游戏，游戏表示，可以表达的额外结构，一些球员有相同的局部效用函数的问题。我们证明了有界着色超图博弈的易处理类正是那些其约化图具有有界树宽模同态等价的类。我们的证明新的使用Grohe的表征同态问题的复杂性。
2010-02-06 cs.CC cs.GT
Learning Attacker's Bounded Rationality Model in Security Games
提出了一种新的神经进化方法（NESG）来计算Stackelberg安全博弈中领导者的支付。NESG的核心是战略评估神经网络（SENN）。SENN能够有效地评估领导者的策略，而对手可能由于某些认知偏见或限制而不以完全理性的方式行事。SENN是在历史数据上训练的，不需要任何关于追随者的目标偏好、收益分布或有限理性模型的直接先验知识。NESG在一组90个基准游戏上进行了测试，这些游戏的灵感来自于被称为深度数据包检测的真实网络安全场景。实验结果表明，应用NESG的优势，现有的国家的最先进的方法时，发挥对不完全理性的对手。该方法提供了高质量的解决方案，具有优越的计算时间可扩展性。由于NESG的通用和无知识构造，该方法可以应用于各种现实生活中的安全场景。
2021-09-27 cs.GT cs.NE
Formation of coalition structures as a non-cooperative game 1: theory
本文定义了一个非合作的同时有限对策来研究具有联盟内和联盟间外部性的联盟结构形成问题。游戏的新颖之处在于游戏定义嵌入了一个\textit{coalition structure formation mechanism}。这种机制将博弈的一组策略划分为分区特定的策略域，使得每个分区都是一个非合作对策，每个参与者都有分区特定的收益。该机制包括一个最大联盟大小，一组合格的分区与联盟大小不大于这个数字（这也作为一个限制的最大数量的偏差）和联盟结构形成规则。本文定义了一个家庭的嵌套非合作对策参数化的最大联盟大小的大小。家族中的每个博弈都有一个混合策略均衡。均衡可以产生一个以上的联盟，并包括内部和集团间的外部性，这使得它不同于夏普利值。个体收益分配的存在使得它不同于强纳什均衡、防联盟均衡和其他一些均衡概念。随附的文件演示了拟议的工具包的应用。
2016-12-07 cs.GT math.OC
Formation of coalition structures as a non-cooperative game
传统上，社会科学感兴趣的是根据个人偏好将人们分成多个群体。本文在非合作对策理论的框架下对这一问题进行了探讨.有限对策的定义包括一个家庭的嵌套同时非合作有限对策内和联盟间的外部性。在这个家庭中，游戏的最大联盟的大小，分区和联盟结构形成规则不同。每一个博弈的结果都是由参与者分成联盟和收益组成的？每个球员的资料。家族中的每一个博弈都有一个均衡在混合策略下可能有不止一个联盟。该博弈的结果与合作对策理论中的Shapley值、强纳什均衡、防结盟均衡、核心、核、核仁等传统结论不同。我们讨论了新博弈的以下应用：合作作为一个联盟中的分配，贝叶斯博弈，随机对策和建设的非合作的联盟结构稳定性标准的研究焦点。
2017-04-30 cs.GT math.OC
The Evolutionary Price of Anarchy: Locally Bounded Agents in a Dynamic Virus Game
无政府状态的无政府代价（PoA）是一个完善的博弈论概念，揭示了开放分布式系统中出现的协调问题。与集中式系统设计相比，让代理自私地优化会带来最终处于次优状态的风险（在性能和/或成本方面）。然而，《行动纲领》依赖于对代理人理性的强有力假设（例如，资源和信息）和交互，而在许多分布式系统中，代理与有限资源进行本地交互。随着时间的推移，他们会反复这样做（与“一次性游戏”相反），他们的策略可能会演变。利用一个更符合实际的演化博弈模型，提出了一种实现的演化无政府无政府代价（ePoA）。ePoA允许探索在动态分布式系统中的多个平衡的平衡选择，基于简单的无记忆代理的本地相互作用。考虑到一个基本的游戏有关的病毒在网络上的传播，我们提出了分析边界上的ePoA在基本的网络拓扑结构和不同的战略更新动态。特别是，推导的随机演化过程的平稳分布，我们发现，纳什均衡并不总是最丰富的状态，不同的过程可以具有显着的非平衡行为，导致显着更高的ePoA相比，传统的PoA研究文献。
2019-05-31 cs.GT cs.MA
BL-WoLF: A Framework For Loss-Bounded Learnability In Zero-Sum Games
我们提出了BL-WoLF，在重复的零和游戏中的可学习性框架，其中学习的成本是由学习代理累积的损失（而不是轮数）来衡量的。这个游戏是从学习者知道的一些家庭中选择的。对手知道游戏和学习者的学习策略。学习者试图要么不累积损失，要么快速学习游戏以避免未来的损失（这与赢或快速学习（WoLF）原则一致; BL代表“有限损失”）。我们的框架允许概率和近似学习。由此产生的{ \em BL-WoLF}-可学习性的概念可以应用于任何类别的游戏，并允许我们测量对于不知道它在哪类游戏中的玩家的固有劣势。我们提出了{ \em保证BL-WoLF-learnability}结果的家庭的游戏具有确定性的回报和家庭的游戏具有随机的回报。我们证明，这些家庭是{ \em保证约BL-WoLF-learnable}具有较低的成本。然后，我们展示了不保证BL-WoLF-learnable的游戏家族（随机和确定性）。然而，我们证明了这些家族是{ \em BL-WoLF-learnable}的。为了证明这些结果，我们使用一个关键引理，我们得出。
2003-07-03 cs.GT cs.LG cs.MA
Information Theory - The Bridge Connecting Bounded Rational Game Theory and Statistical Physics
传统博弈论的一个长期难题是如何修改它以适应现实世界中所有参与者的有限理性。统计物理学中一个反复出现的问题是如何最好地用解耦的（因此更容易处理的）分布来近似联合概率分布。本文表明，相同的信息理论的数学结构，被称为产品分布（PD）理论，解决这两个问题。在这方面，PD理论不仅提供了一个原则性的制定有限理性和一套新类型的平均场论在统计物理。它还表明，这些主题基本上是同一个主题。
2004-02-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.GT
Interdependent Network Formation Games
设计最佳的相互依存网络对于国家重要基础设施的稳健性和效率至关重要。在这里，我们建立了一个两个人的博弈模型，其中两个网络设计者选择最大化的全球连接独立。该框架通过使用迭代算法实现分散式网络设计。经过有限步后，该算法将收敛到一个纳什均衡，并产生网络的均衡拓扑。我们通过数值实验证实了我们的结果，并比较了纳什均衡解决方案与他们的团队解决方案对应。博弈法和团队法的实验结果为提高互依网络形成博弈的效率提供了设计指导。此外，所提出的游戏框架可以普遍适用于各种各样的应用，包括电力系统网络和国际航空运输网络。
2016-02-24 cs.GT cs.SI
A Clustering Coefficient Network Formation Game
最新版本请访问http://www.cis.upenn.edu/~brautbar/ccgame.pdf
2011-07-02 cs.DS cs.GT cs.SI
Bounds on the Price of Anarchy for a More General Class of Directed Graphs in Opinion Formation Games
在有向图的意见形成博弈中，无政府状态的有界无政府代价只存在于加权欧拉图中。因此，我们约束的无政府状态无政府代价的更一般类的有向图的条件直观地意味着，每个节点不影响其他超过她的影响，其中的界限取决于这种差异（在一个比率）。我们还表明，存在一个例子，只是稍微违反了无政府状态的无限无政府代价的条件。
2016-10-13 cs.GT cs.SI
Monopoly Deal: A Benchmark Environment for Bounded One-Sided Response Games
该研究定义了有界单边响应博弈（BORGs）类别，推出修改版Monopoly Deal作为该类博弈的基准环境，验证了CFR算法可在无扩展下收敛有效策略，并提供了含环境、并行CFR运行时与人机交互界面的全栈研究平台及开源资源。
2025-10-30 cs.AI cs.GT cs.LG
Synthesizing Update Schedules with Game-Based Extension of Bounded Model Checking
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学）
针对安全关键系统无中断安全软件更新的难题，提出将系统与更新交互建模为双人时间博弈、用有界SMT编码合成全局固定更新调度的方法，经自动驾驶轨迹规划器示例验证可保障所有可允许执行下的安全部署。
2026-09-28 cs.GT cs.LO
A Network Formation Game for the Emergence of Hierarchies
我们提出了一种新的网络形成游戏，解释了各种层次结构的出现在团体中，自利或效用最大化的个人决定建立或严重的权威或合作关系。我们考虑两种设置：我们首先考虑在建立关系时不征求另一方同意的个人，然后考虑征求另一方同意的个人。对于这两种设置，我们正式与新兴的层次结构与新颖的列入动机良好的层次促进条款在个人的效用函数。我们首先通过一个静态分析来分析这个博弈，并描述所有可以作为其解形成的层次结构。然后，我们考虑在实施更好的响应动态的个体之间的随机交互下动态地玩游戏，并分析收敛网络的性质。
2020-07-09 cs.GT cs.SI
A characterization of absorbing sets in coalition formation games
针对联盟形成博弈中吸收集规模大、难获取的问题，提出用博弈“简化形式”刻画吸收集，并将其应用于多类经济环境的稳定性收敛研究。
2024-05-14 cs.GT econ.TH
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
Timed Games with Bounded Window Parity Objectives
Chatterjee等人为图上的两人回合制游戏中的平均收益和总收益目标引入了窗口机制，该机制细化了具有时间界限的长期目标。这种机制已被证明在各种设置中是有用的，最近在定时系统中也是如此。在定时设置中，研究了所谓的固定定时窗口奇偶校验目标。固定定时窗口奇偶性目标是相对于某个时间界限定义的，并且要求我们始终见证时间帧，即，一个窗口，其大小小于最小优先级为偶数的固定范围。在这项工作中，我们专注于有界定时窗口奇偶校验目标。如果存在满足固定目标的某个界，则满足这样的目标。有界目标的满意度是鲁棒的建模选择，如常数出现在约束，不像固定的目标，常数的选择可能会影响一个给定的范围的满意度。我们证明了时间自动机中有界时间窗口目标的验证可以在多项式空间中进行，并且即使对于多目标扩展，具有这些目标的时间游戏也可以在指数时间内解决。这与固定情况的复杂性类相匹配。我们还提供了一个窗口奇偶性目标的不同变体的比较。
2022-05-09 cs.FL cs.GT cs.LO
Bounded Budget Connection (BBC) Games or How to make friends and influence people, on a budget
受社交网络、对等网络和覆盖网络中的应用启发，我们定义并研究了有限预算连接（BBC）博弈--我们有n个参与者或节点的集合，每个参与者或节点都有购买链接的预算，每个链接都有成本和长度，每个节点都有一组对剩余节点的偏好权重;每个节点的目标是使用其预算来购买一组输出链路，以便最小化其到剩余节点的偏好加权距离的总和。我们研究了BBC博弈中纯纳什均衡的结构和复杂性理论性质。证明了在一般的BBC博弈中确定纯纳什均衡的存在性是NP困难的。然而，在一个自然的变体，分数BBC游戏-其中允许购买链接的分数-一个纯粹的纳什均衡总是存在的。一个主要的重点是研究（n，k）-均匀BBC游戏-其中所有的链接成本，链接长度和偏好权重都相等（1），所有的预算都相等（k）。我们证明了一个纯粹的纳什均衡或稳定图存在的所有（n，k）-均匀的BBC游戏，所有的稳定图基本上是公平的（即所有节点有类似的成本）。我们提供了一个明确的建设一个家庭的稳定图，跨越频谱从最小的总社会成本最大的总社会成本。我们还研究了一个特殊的家庭，其中所有的节点模仿“相同”的购买模式，并表明，如果n是足够大的，没有这样的正则图可以是一个纯粹的纳什均衡。我们分析了最佳反应步行的配置定义的统一游戏。最后，我们扩展我们的结果的情况下，每个节点寻求最小化其最大距离到其他节点。
2008-06-10 cs.GT cs.NI
Misère Greedy Nim and Misère Bounded Greedy Nim
本文研究两种无偏组合博弈的 misère 版本，给出并证明了 k-Bounded Greedy Nim 与 Greedy Nim 中 P-positions 的充分必要条件，从而完整求解两类博弈。
2025-06-05 cs.DM cs.GT
Bounded Rationality, Strategy Simplification, and Equilibrium
经常有人建议，通过博弈论作出的预测可以通过考虑建模代理时的计算限制来改进。在假设博弈中的参与者可能希望在最大化收益和最小化策略复杂性之间取得平衡的情况下，鲁宾斯坦和合著者研究了纳什均衡的形式，其中策略被最大限度地简化，因为没有策略可以在不牺牲收益的情况下进一步简化。受这一工作的启发，我们引入了一个均衡的概念，即策略也被最大限度地简化，但相对于简化过程，如果简化激励其他参与者偏离，则参与者将不会简化。我们研究这样的两个玩家的机器游戏中，玩家选择有限的自动机，简洁地表示重复游戏的策略的均衡，在这种情况下，我们提出的技术，建立一个结果是在均衡和目前的结果的结构上的均衡。
2011-06-26 cs.CC cs.GT
