bayesian game | BriefGPT - AI 论文速递

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不完全信息博弈中近似（粗糙）相关均衡的复杂性
我们研究了不完全信息博弈中分布式学习近似相关均衡的迭代复杂度，我们证明了在广义形式博弈中，假设 PPAD 不属于 TIME (n^polylog (n))，任何多项式时间学习算法至少需要 2^log_2^{1-o (1)}(|I|) 次迭代
PDFa month ago
贝叶斯承诺说服：具有信息燃烧的动态前瞻多智能体委托
该研究探讨了动态机制设计问题中的信息诱导与承诺机制问题，提出了贝叶斯承诺机制 (BPD) 以及相关的信念层次结构与诱导机制，确保了该机制的周期性激励兼容性，求得了最优社会福利。
PDF2 years ago
贝叶斯探索：在贝叶斯博弈中激励探索
本文研究了在互联网经济中个体决策者在制定战略选择时的信息生产和消费，重点关注探索、开发和利益激励之间的平衡，并提出了一种不使用任何货币转移的建议政策设计方法以协调决策者。结果表明，经过实验模拟，设计的建议政策可以达到恒定的遗憾值，即使在面对
PDF8 years ago
有限记忆学习
研究了具有有限信息量的私有信号和关于决策者的历史信息的决策规则下，智能体决策是否会收敛到真实状态的条件，并发现在几乎肯定的情况下无法进行学习，在一定概率下进行学习的决策规则存在，而基于贴现收益的广义特殊博弈中，即使众多神经元共同决策，也无法
PDF12 years ago
广义二价定价拍卖中结果低效性的限制
本文研究了广义第二价格 (GSP) 拍卖中的均衡状态空间，并量化了广泛来源的不确定性和完全信息设置下可能出现的低效均衡状态损失。通过贝叶斯博弈模型，得出了 2.927 的损失因子上限，证明了拍卖参与者关于其他参与者和广告质量因素的部分信息的
PDF12 years ago