避免意外后果：激励如何助力贝叶斯拥堵博弈中的信息提供
计算机科学与博弈论
2023-03-31 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
当用户缺乏关于各种系统参数的具体知识时，其不确定性可能导致他们在决策中做出不希望的偏离。为缓解此问题，知情系统运营商可选择向不知情用户发送信息，以期说服他们采取更可取的行为。在本工作中，我们研究并行网络上贝叶斯拥堵博弈背景下的公共真实信号机制。我们给出了在使用与不使用货币激励并行情况下，信号策略所能提供的潜在收益的界限。我们发现，尽管在某些情形下揭示信息可降低系统成本，但它也可能有害并导致比完全不发送信号更差的性能。然而，通过同时利用信号与激励机制，系统运营商可保证揭示信息不会使性能恶化，同时提供类似的改进机会。这些发现源于我们推导出的关于信号策略可提供收益的闭式界限。我们提供了一个数值示例，说明了在不使用激励时揭示更多信息会降低性能、而在使用激励时会提升性能的现象。
引用
@article{arxiv.2204.06046,
title = {Avoiding Unintended Consequences: How Incentives Aid Information Provisioning in Bayesian Congestion Games},
author = {Bryce L. Ferguson and Philip N. Brown and Jason R. Marden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.06046},
year = {2023}
}