网络上聚类博弈的无政府状态拓扑代价界
计算机科学与博弈论
2020-11-20 v1
摘要
我们考虑聚类博弈,其中参与者嵌入网络中并希望与邻居协调(或反协调)其策略。参与者的目标是给定邻居策略选择使其效用最大化的策略。近期研究表明,即使这些博弈的非常基本变体也表现出巨大的无政府状态代价:集中式结果中所产生的总效用与参与者自私地试图最大化其效用的均衡结果之间的巨大低效。我们的主要目标是理解网络拓扑的结构性质如何影响这些博弈的低效。我们推导了不同类别聚类博弈的无政府状态代价的拓扑界。这些拓扑界比相应的(最坏情况)无政府状态代价界对这些博弈的低效提供了更具信息量的评估。作为我们的主要结果之一,我们推导了Erdős-Rényi随机图上(紧)无政府状态代价界(网络中每条可能边以固定概率存在),其依据图密度与已知的无政府状态代价界形成鲜明对比。
引用
@article{arxiv.2011.09717,
title = {Topological Price of Anarchy Bounds for Clustering Games on Networks},
author = {Pieter Kleer and Guido Schäfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09717},
year = {2020}
}