线性二次高斯博弈中通过信息设计的鲁棒社会福利最大化
最优化与控制
2023-05-01 v2 计算机科学与博弈论
理论经济学
摘要
不完全信息博弈中的信息设计包含一个设计者，其目标是通过由所设计概率分布生成的信号来影响参与者行动，从而优化自身目标函数。我们考虑设计者仅部分知晓参与者效用的情况。我们通过针对最坏情形收益构建鲁棒信息设计问题，来处理关于参与者偏好的不确定性。若参与者具有依赖于其行动与未知收益相关状态、且在状态实现条件下服从高斯分布的状态信号的二次收益，则二次设计目标下的信息设计问题是一个半定规划（SDP）。具体而言，我们考虑线性二次高斯（LQG）博弈中收益系数的椭球扰动。我们证明这可导出易处理的鲁棒 SDP 形式。数值研究用以揭示扰动水平与最优信息结构之间的关系。
引用
@article{arxiv.2303.05489,
title = {Robust Social Welfare Maximization via Information Design in Linear-Quadratic-Gaussian Games},
author = {Furkan Sezer and Ceyhun Eksin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05489},
year = {2023}
}