立法权的益处

我们研究多人博弈中的最优均衡。如果一个参与人的收益最大化，则该均衡对该参与人是最优的。解决此问题的一个诱人方法是寻找最优 Nash 均衡，这是均衡的标准形式，其中没有参与人有动机偏离其策略。我们认为，拥有定义均衡权力的参与人处于这样一种位置：她不应关注 Nash 均衡的对称性，并忽略在其他策略固定的情况下她的结果是否可以改进的问题。也就是说，她只需确保其他参与人没有动机偏离即可。这定义了一类更大的均衡，对于指定的强势参与人而言，这类均衡可能具有更好（且绝不会更差）的最优均衡。我们将此策略应用于并发双矩阵博弈和轮流进行的多人平均支付博弈。对于后者，我们表明此类政治均衡以及 Nash 均衡总是存在，并提供了政治均衡优于 Nash 均衡的简单示例。我们表明，构造政治均衡和 Nash 均衡是 NP-完全问题。我们还表明，对于固定数量的参与人，最困难的部分是求解底层的两人平均支付博弈：使用 MPG 预言机，该问题可在多项式时间内求解。因此，它属于 UP 和 CoUP 类，并可在伪多项式时间和期望次指数时间内求解。