Network formation theory studies how agents create and maintain relationships, and the stability of those relationships with respect to individual incentives. A central stability concept in this literature is pairwise stability, introduced by Jackson and Wolinsky (1996) for unweighted networks (agents are either connected or not) and later extended by Bich and Morhaim (2020) to weighted networks (connections can have different intensities). In this paper, we pursue two main objectives. First, we extend the notion of stability to networks defined on hypergraphs, where relationships may involve more than two agents simultaneously and where agents face budget constraints on the sum of the intensity of all their connections. We introduce a stability concept that preserves the core intuition of pairwise stability while generalizing it to relationships involving more than two agents, and that accounts for budget constraints. Second, we propose a stronger notion that we call full stability, inspired by stability concepts from matching theory, in which agents are allowed to adjust multiple connections simultaneously rather than through single-link deviations. We give existence results for both stability notions under various assumptions, as well as explicit solutions or algorithms, and provide counter-examples for most cases that do not satisfy those assumptions, establishing an almost complete theory. Our framework provides a unified approach to constrained network formation in hypergraphic settings and builds a conceptual bridge between the theories of weighted network formation and fractional matching.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
43+阅读 · 2021年3月29日
【WWW2021】用优化框架解释和统一图神经网络
专知会员服务
45+阅读 · 2021年2月1日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9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
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
3+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
11+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月30日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
43+阅读 · 2021年3月29日
【WWW2021】用优化框架解释和统一图神经网络
专知会员服务
45+阅读 · 2021年2月1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
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
3+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
11+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员