论网络结构在有限理性学习协调中的作用

许多社会经济现象，如技术采用、协作问题求解和内容互动，涉及一群智能体协调采取共同行动，调整其决策以最大化各自的个体目标。我们考虑了一个网络交互模型，其中智能体在严格的理性界限下学习协调其二元行动。我们首先证明我们的模型是一个势博弈，且无论网络结构如何，最优行动策略始终是在两种可能行动之一处实现完美对齐。使用一种称为对数线性学习的随机学习算法（其中智能体具有相同的有限理性参数），我们表明智能体成功就正确决策达成一致的概率随网络链接数量的增加而单调递增。因此，更多的连通性提高了集体决策的准确性，正如“群体智慧”现象所预测的那样。最后，我们表明对于固定数量的链接，正则网络最大化成功概率。我们得出结论，当使用由有限理性智能体组成的网络时，促进更均匀的连通性可提高集体决策的准确性。