资助博弈：真相但非全部真相
计算机科学与博弈论
2012-11-16 v2 离散数学
摘要
我们引入资助博弈，其中 m 个相同资源需分配给 n 个自私智能体。每个智能体请求 x_i 份资源并报告估值 \tilde{v}_i(x_i)，该估值可验证地作为智能体 i 获得 x_i 份资源真实价值的下界。二元组 (x_i, \tilde{v}_i(x_i)) 可视为定义容量为 m 的背包问题的大小-价值对。一个公开已知的算法用于求解此背包问题，决定满足哪些请求以最大化社会福利。我们证明，基于背包最高比率贪心算法的简单机制提供的贝叶斯无秩序代价为 2，并且对于该博弈的完全信息版本，我们给出一个能在 O(n^2 \log^2 m) 时间内计算纳什均衡策略组合的算法。我们的主要算法结果表明，将该机制扩展至 k 轮的无秩序代价为 1 + \frac{1}{k}，从而在通信复杂度与社会福利之间实现了优雅的权衡。
引用
@article{arxiv.1107.2432,
title = {Funding Games: the Truth but not the Whole Truth},
author = {Amotz Bar-Noy and Yi Gai and Matthew P. Johnson and Bhaskar Krishnamachari and George Rabanca},
journal= {arXiv preprint arXiv:1107.2432},
year = {2012}
}