- 两阶段设施选址中的平衡解与原子客户
我们考虑竞争性设施位置问题作为一种具有两种类型客户的两阶段多智能体系统。我们以图中加权客户的主机图为基础，首先设施代理机构战略性地选择开设设施的顶点。然后，客户战略性地选择在其邻域中要光顾的已开设设施之一。我们的主要结果是，如果所有客户的权 - AAAI优化原子拥塞的复杂性
计算系统最优策略的计算复杂性在领域中鲜有研究，本论文通过参数化复杂性范式，确定了问题的可处理边界，并且发现控制问题计算复杂性的结构性参数不是基于顶点分离器，而是基于边分离器。
- Bayes 相关均衡和无悔动态
本文探讨了贝叶斯博弈的均衡概念，包括相关均衡、通信均衡，推导出基于均衡对策的博弈稳定状态的实现方法，提出一种满足稳定、高效、优化多个博弈均衡的新均衡概念。
- 自私驾驶有多糟糕？限制城市驾驶游戏均衡的低效性
该研究通过将驾驶游戏建模为拥塞游戏来界定均衡效率，并通过模拟交通拥堵情况对社会成本和个人利益之间的相对权衡进行探究，得出了针对一些问题的 PoA 的改进边界。该研究还通过去中心化多智能体强化学习策略得出了高效均衡状态。
- 马尔可夫潜势博弈中 Softmax 策略梯度的收敛性和劣质纳什均衡价格保证
本文研究使用策略梯度方法解决马尔可夫势博弈 (包括完全合作的情况) 的收敛性，在策略参数化方面，包括 tabular 和神经网络等。通过引入 POA 和平滑概念，给出了 POA 边界，并通过实验比较了不同方法的收敛速度和 POA。
- 联邦学习中的最优性与稳定性：博弈论方法
这篇文章研究联邦学习的优化问题，采用博弈论的思想将联邦学习看作互动的 hedonic game，提出了一种基于平均误差率的最优性概念，并给出了一种计算最优解的高效算法。文章还分析了稳定性与最优性的关系，并证明了稳定解与最优解差距的上限为 9 - IJCAI具有战略客户和设施的两阶段设施选址博弈
本论文研究了非合作设施定位博弈，其中设施和客户都是策略性的，并且对彼此产生重大影响。在这种情况下，研究者提出了一种以自私的客户为中心的自然客户行为的博弈模型，证明了其次博弈纳什均衡存在，同时简要介绍了社会最佳设施放置的计算难度和其与客户行为 - D3C: 多智能体学习中降低混沌代价
D3C 算法通过引入 Price of anarchy 的不可微上界，使得每个多智能体可以调整其激励机制，从而提高系统的效率。
- IJCAI为什么你应该向借用你物品的朋友收费
研究了社交网络中可与 k-hop 邻居共享的物品和购买此类物品的激励机制，发现通过对免费骑车者收取访问费用并将其支付给所有者，社交低效性的存在可以被显著地降低。
- 具有有限吸引力的 Hotelling-Downs 模型
该论文研究了空间竞争的标准 Hotelling-Downs 模型的变体，考虑了两种效用函数并探讨了纳什均衡的存在性与稳定性。
- 大型博弈中的混乱代价
本文开发了一个框架，为计算机科学应用中涉及到的包含多个参与者的博弈论模型提供了红利保障，以减小其混沌的程度，实现了对多个经典模型的实例化，包括 “同时出价单项竞拍”、“贪婪组合式拍卖” 和 “路由博弈”，并鉴定了在什么情况下多方博弈的 PO - 在线公平分配：分析食品银行问题
本研究探讨了一种公平分配的在线模型，旨在捕捉现实世界慈善问题的特征。我们考虑两种机制来分配物品并分析了机制的多个公理特征，如策略无关性和无嫉妒性。最后，我们进行了竞争分析并计算了一个非协作的价格。
- 一种带有互补和替代的统一估值层次结构
本文介绍了一种新的单调集函数的层次结构，通过该层次结构，可以得到很好的近似比例的一些优化问题的最优解。
- 利他博弈的鲁棒性劣解代价
本文研究了各种类型的博弈中当玩家是（部分）利他主义者时的均衡的低效性，并通过模拟玩家的 “利他” 行为来推导出这些游戏的安定价格的（严格）下限。
- MM交通网络中的混沌成本：效率与最优控制
通过分析几个主要城市的道路网络的旅行时间，我们评估了无协调驾驶者的乱象代价。我们的模拟表明，不协调的驾驶者可能会浪费相当数量的旅行时间。令人意外的是，简单地封锁某些道路可以部分改善交通状况。我们分析了各种复杂网络，讨论了物理学中类似的悖论可