Colonel Blotto games are one of the oldest settings in game theory, originally proposed over a century ago in Borel 1921. However, they were originally designed to model two centrally-controlled armies competing over zero-sum "fronts", a specific scenario with limited modern-day application. In this work, we propose and study Private Blotto games, a variant connected to crowdsourcing and social media. One key difference in Private Blotto is that individual agents act independently, without being coordinated by a central "Colonel". This model naturally arises from scenarios such as activist groups competing over multiple issues, partisan fund-raisers competing over elections in multiple states, or politically-biased social media users labeling news articles as misinformation. In this work, we completely characterize the Nash Stability of the Private Blotto game. Specifically, we show that the outcome function has a critical impact on the outcome of the game: we study whether a front is won by majority rule (median outcome) or a smoother outcome taking into account all agents (mean outcome). We study how this impacts the amount of "misallocated effort", or agents whose choices doesn't influence the final outcome. In general, mean outcome ensures that, if a stable arrangement exists, agents are close to evenly spaced across fronts, minimizing misallocated effort. However, mean outcome functions also have chaotic patterns as to when stable arrangements do and do not exist. For median outcome, we exactly characterize when a stable arrangement exists, but show that this outcome function frequently results in extremely unbalanced allocation of agents across fronts.


翻译:布拉托博弈是博弈论中最古老的模型之一,最初由博雷尔于1921年提出,至今已逾百年。然而,该模型最初旨在模拟两个中央集权军队在零和"战线"上的对抗,这一特定场景在现代应用中较为有限。本研究提出并探讨了"私人布拉托博弈"——一种与众包及社交媒体相关的变体。私人布拉托博弈的关键区别在于:个体主体独立行动,无需中央"指挥官"协调。该模型自然衍生自多种场景,例如活动团体在多议题上的竞争、党派筹款人在多州选举中的角逐,或持有政治偏见的社交媒体用户将新闻文章标记为虚假信息等。我们完整刻画了私人布拉托博弈的纳什稳定性。具体而言,研究表明结果函数对博弈结局具有关键影响:我们分别考察了战线胜负由多数原则(中位数结果)决定,或由考虑所有主体的平滑机制(均值结果)决定的情形。我们进一步分析了这两种结果函数如何影响"错误配置努力"(即其选择无法影响最终结果的主体数量)。总体而言,当稳定配置存在时,均值结果能确保主体在各战线上接近均匀分布,从而最小化错误配置努力。然而,均值结果函数在稳定配置存在与否上呈现出混沌模式。对于中位数结果,我们精确刻画了稳定配置存在的条件,但证明该结果函数常导致主体在各战线上的极端不均衡分配。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6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
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月21日
Arxiv
66+阅读 · 2021年6月18日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
9+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
相关基金
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
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员