多智能体滑雪租赁问题的竞争算法
机器学习
2025-08-15 v2 计算机科学与博弈论
多智能体系统
摘要
本文提出了一种新颖的多智能体滑雪租赁问题，将经典的滑雪租赁困境推广到群体场景，其中智能体承担个人和共享成本。在我们的模型中，每个智能体可以选择以固定日租金租用，或以个人成本购买通行证，此外还有一个可供所有人使用的折扣团体通行证选项。我们考虑了智能体活跃天数不同的场景，导致智能体退出决策过程时出现动态状态。为了从不同角度解决这个问题，我们定义了三种不同的竞争比：整体竞争比、状态依赖竞争比和个体理性竞争比。针对每个目标，我们设计并分析了最优确定性和随机策略。我们的确定性策略采用能适应动态状态的状态感知阈值函数，而随机策略则从定制的状态感知分布中采样和重采样阈值。分析表明，所有智能体使用相同阈值的对称策略优于非对称策略。我们的结果给出了竞争比的上界和下界，并将经典的滑雪租赁见解扩展到多智能体场景，突显了不确定性下群体决策的理论和实践意义。
引用
@article{arxiv.2507.15727,
title = {Competitive Algorithms for Multi-Agent Ski-Rental Problems},
author = {Xuchuang Wang and Bo Sun and Hedyeh Beyhaghi and John C. S. Lui and Mohammad Hajiesmaili and Adam Wierman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15727},
year = {2025}
}