Most familiar equilibrium concepts, such as Nash and correlated equilibrium, guarantee only that no single player can improve their utility by deviating unilaterally. They offer no guarantees against profitable coordinated deviations by coalitions. Although the literature proposes solution concepts that provide stability against multilateral deviations (\emph{e.g.}, strong Nash and coalition-proof equilibrium), these generally fail to exist. In this paper, we study an alternative solution concept that minimizes coalitional deviation incentives, rather than requiring them to vanish, and is therefore guaranteed to exist. Specifically, we focus on minimizing the average gain of a deviating coalition, and extend the framework to weighted-average and maximum-within-coalition gains. In contrast, the minimum-gain analogue is shown to be computationally intractable. For the average-gain and maximum-gain objectives, we prove a lower bound on the complexity of computing such an equilibrium and present an algorithm that matches this bound. Finally, we use our framework to solve the \emph{Exploitability Welfare Frontier} (EWF), the maximum attainable social welfare subject to a given exploitability (the maximum gain over all unilateral deviations).


翻译:大多数熟悉的均衡概念(如纳什均衡和相关均衡)仅保证没有单个参与者能通过单方偏离来提高自身效用,而不保证联盟通过协同偏离获利的情况。尽管文献提出了针对多方偏离提供稳定性的解概念(例如强纳什均衡和防联盟均衡),但这些概念通常不存在。本文研究了一种替代解概念,其目标是最小化联盟偏离激励而非要求其消失,因此保证存在性。具体而言,我们专注于最小化偏离联盟的平均收益,并将该框架推广至加权平均收益和联盟内最大收益。相反,最小收益类比被证明在计算上不可行。针对平均收益和最大收益目标,我们证明了计算此类均衡的复杂度下界,并提出了一种匹配该下界的算法。最后,我们利用该框架求解可被利用性福利前沿(EWF),即给定可被利用性(所有单方偏离的最大收益)下的最大可达社会福利。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACMMM2024】用于多媒体推荐的模态平衡学习"
专知会员服务
13+阅读 · 2024年8月14日
【干货书】科学计算中的经典数值方法,153页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2023年10月22日
《资源分配博弈中的收敛率》
专知会员服务
42+阅读 · 2023年3月10日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
简述多种降维算法
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年9月23日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18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
0+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
0+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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 4月24日
Arxiv
0+阅读 · 3月5日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
6+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
3+阅读 · 6月21日
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
12+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
【ACMMM2024】用于多媒体推荐的模态平衡学习"
专知会员服务
13+阅读 · 2024年8月14日
【干货书】科学计算中的经典数值方法,153页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2023年10月22日
《资源分配博弈中的收敛率》
专知会员服务
42+阅读 · 2023年3月10日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
相关基金
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
0+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
0+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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员