Cooperative game theory aims to study how to divide a joint value created by a set of players. These games are often studied through the characteristic function form with transferable utility, which represents the value obtainable by each coalition. In the presence of externalities, there are many ways to define this value. Various models that account for different levels of player cooperation and the influence of external players on coalition value have been studied. Although there are different approaches, typically, the optimistic and pessimistic approaches provide sufficient insights into strategic interactions. This paper clarifies the interpretation of these approaches by providing a unified framework. We show that making sure that no coalition receives more than their (optimistic) upper bounds is always at least as difficult as guaranteeing their (pessimistic) lower bounds. We also show that if externalities are negative, providing these guarantees is always feasible. Then, we explore applications and show how our findings can be applied to derive results from the existing literature.


翻译:合作博弈理论旨在研究如何分配由一组参与人创造的联合价值。这类博弈通常通过具有可转移效用的特征函数形式进行研究,该函数表示每个联盟可获得的价值。在存在外部性的情况下,有多种定义该价值的方式。针对考虑不同参与人合作水平以及外部参与人对联盟价值影响的各种模型,已有广泛研究。尽管存在不同方法,但通常乐观与悲观方法能对战略互动提供充分见解。本文通过提供统一框架,厘清了这些方法的解读。我们证明:确保任何联盟所得不超过其(乐观)上界,至少与保障其(悲观)下界同等困难。同时指出,若外部性为负,则提供这些保障总是可行的。随后,我们探讨了应用场景,并展示了如何将我们的发现用于推导现有文献中的结论。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月7日
VIP会员
最新内容
美海警海上态势感知无人系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:10
《复杂系统数据驱动预测建模的数值框架》报告
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:37
从“会话式人工智能”角度看“Maven智能系统”
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:02
《无人机母舰:一种新兴的海军平台》报告
专知会员服务
4+阅读 · 今天2:51
【ICLR2026】基于小型语言模型的终身智能体
专知会员服务
10+阅读 · 4月27日
全面的反无人机系统培训计划
专知会员服务
2+阅读 · 4月27日
探秘Palantir:驱动美情报的科技巨头
专知会员服务
4+阅读 · 4月27日
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员