查询激励网络中的抗合谋与抗女巫奖励机制
计算机科学与博弈论
2023-02-14 v1
摘要
本文探讨了一种查询激励网络的奖励机制,其中智能体从社交网络中寻求信息。在由任务发布者发出的查询树中,每个智能体因对解决方案做出贡献(例如解决任务或邀请他人解决)而获得发布者的奖励。奖励机制决定每个智能体的奖励,并激励所有智能体真实地传播和报告其信息。特别地,奖励不能超过任务发布者设定的预算。然而,我们的不可能性结果表明,奖励机制无法同时实现抗女巫(Sybil-proof,智能体通过操纵多个虚假身份获益)、抗合谋(collusion-proof,多个智能体伪装为单一智能体以提高奖励)及其他基本性质。为解决这些问题,我们提出了两种新颖的奖励机制。第一种机制分别实现抗女巫与抗合谋;第二种机制牺牲抗女巫以达成抗女巫与抗合谋的近似版本。此外,我们通过实验表明第二种奖励机制优于现有机制。
引用
@article{arxiv.2302.06061,
title = {Collusion-proof And Sybil-proof Reward Mechanisms For Query Incentive Networks},
author = {Youjia Zhang and Pingzhong Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06061},
year = {2023}
}