通过证券市场竞争均衡表示聚合信念

我们考虑信念聚合问题：给定一组对一系列不确定事件具有概率信念的个体智能体，制定一个关于这些事件的合理共识或聚合概率分布。研究人员提出了许多聚合方法，尽管关于哪种方法最好的普遍共识是尚无共识。我们为此问题开发了一种基于市场的方法，其中智能体通过买卖取决于事件结果的证券来对不确定事件进行下注。每个智能体在市场中的行为旨在在给定的证券价格下最大化期望效用，其活动仅受自身风险厌恶程度的限制。该市场中商品的均衡价格代表了聚合信念。对于具有恒定风险厌恶的智能体，我们证明了聚合概率表现出几种理想的性质，并与独立动机驱动的技术相关。我们认为，基于市场的方法为多智能体系统中的信念聚合提供了一种合理的机制，因为它直接解决了智能体参与和诚实的自我动机激励问题，并能为集中式池化技术中常用的“专家权重”提供决策理论基础。