Oct, 2023

合作联盟的操纵和 Shapley 价值的免疫性

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TL;DR在协作联盟游戏中，我们研究了协作联盟为了增加成员的总收益而进行的操纵行为。我们提出了一种新的 Shapley 值的基础，该值是唯一的高效和对联盟操纵免疫的分配规则，它将空置玩家分配为零，并满足弱协作单调性和次协作联盟再分配免疫性。此外，我们还发现对于高效的分配规则，次协作联盟再分配免疫性等价于约束边际性，这是 Young 的边际性公理的一种较弱变体。我们的第二个特征改进了 Young 的特征，从而减弱了边际性内在的独立性要求。
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发现论文，激发创造
  • 追溯一个联盟的输入变量归因

    从全新的角度，本文旨在开发一种新的归因方法，以解释个体变量的归属和联合归属之间的冲突。通过重新分配交互作用，我们将 Shapley 值扩展到联合归属，并推导出该冲突的基本机制，该冲突来自于联合中包含部分变量的交互作用。

    Sep, 2023

  • 合作可靠性游戏的解决方案

    本文提出了合作博弈的可靠性扩展方案，研究了 Shapley 值的近似计算和少量代理类型博弈中核的计算方式。结果表明，通过应用可靠扩展，可以使博弈稳定，即使基础博弈的核为空，扩展后也能得到非空的核。

    Feb, 2012

  • 简单博弈中玩家影响比较的复杂性

    该文研究了关于多方投票博弈中玩家影响比较的复杂性，通过使用基本玩家类型、期望关系和 Shapley-Shubik 指数、Banzhaf 指数、Holler 指数、Deegan-Packel 指数和 Chow 参数等经典的功率指标来对不同表示形式的简单博弈进行分析，并且证明了对于其它形式的博弈，它们都是判定 NP 难的，因此多重加权投票博弈是唯一需要使用多项式算法才能验证其线性性的表示形式。

    Sep, 2008

  • 博弈论网络中心度 Shapley 值的高效计算

    本文首次研究了 Shapley 值在网络中心性计算方面的计算效率问题。通过提出精确的解析公式，我们在加权和非加权网络中开发了高效的（多项式时间）和精确的算法，并在两个现实案例中进行了经验验证。结果显示，相比蒙特卡罗模拟，我们的算法能够明显提高计算速度。

    Feb, 2014

  • 基于采样的 Shapley 值估计误差的界限

    本篇论文研究了在合作博弈中划分奖励的规范解概念 “Shapley value” 的计算难度，并提出了非渐进的估算误差范围和采用分层抽样方法进一步提高准确度的方法。

    Jun, 2013

  • 基于加法顺序的 Shapley 值快速近似方法的实验设计

    Shapley value 在计算量大时的计算问题的解决方案研究

    Sep, 2023

  • 利用 Myerson 值更高效地计算合作多智能体系统的个人属性和政策贡献，以实现事后解释

    本文提出了一种基于 Shapley 分析实现多智能体系统中个体贡献度评估的方法，并利用层次化知识图谱用于降低计算复杂度，同时通过测试证明了该方法不仅能评估团队中个体的重要性，还能揭示实现最佳策略所需的特征属性。

    Dec, 2022

  • 二元估值的公平诚实机制

    设计了一种分配机制，基于私有偏好，旨在通过将不可分割物品分配给玩家来实现高效和公平；使用具有二分边缘概率的估值，并且它是公证的，它生成的分配满足许多所需的公平性质。

    Feb, 2020

  • 带有部分信息的投票操纵复杂性

    本文探究了在不完整信息情况下的联合操纵问题及其计算性质，并提出了三种自然的操纵计算概念。我们提出的操纵问题在很多情况下都是计算上难以处理的，即使在很少信息缺失的情况下也是如此，这也使得本文的研究有着重要的实际应用意义。

    Apr, 2016

  • 关于最大化最小份额分配的诚实机制

    本文研究了一种公平分配问题，即计算最大最小份额分配。通过机制设计方法，提出了三种关于机制试图引导玩家了解其偏好的信息模型，并对每个模型进行积极和消极（不可能性）结果的阐述，最后特别关注了两位玩家的情况，提出了挑战性的问题。

    May, 2016