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2022-04-16
摘要翻译:
我们在这里研究两性之战游戏,一个在小型网络上的非对称游戏的教科书案例。由于博弈者偏好的冲突,分析方法很少,通常在网络上重复博弈的数值模拟中使用更新策略,直到达到收敛。结果,玩家的选择之间出现了相关性。我们的方法是用一个广义的伊辛模型来研究这些相关性。利用响应策略框架,我们描述了参与者的行为如何使网络从非均衡状态进入稳定状态。我们利用博弈论工具得到这些构型,并用伊辛参数描述结果。我们穷尽了两人情形,给出了所有均衡可能性的详细说明。针对三个参与者,我们推广了Ising模型,并比较了三种典型网络的均衡解。我们发现,没有直接联系的参与者保留了一个与其初始相关性成正比的关联度。我们还发现局域网络结构与小磁场值和Ising模型的相互作用强度最相关。最后,我们得出了均衡状态的某些参数与网络无关的结论,这为分析描述网络上的非对称博弈提供了可能性。
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英文标题:
《Asymmetric games on networks: towards an Ising-model representation》
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作者:
A. D. Correia, L. L. Leestmaker and H. T. C. Stoof
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最新提交年份:
2021
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分类信息:

一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Statistical Mechanics        统计力学
分类描述:Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变,热力学,场论,非平衡现象,重整化群和标度,可积模型,湍流
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一级分类:Economics        经济学
二级分类:Theoretical Economics        理论经济学
分类描述:Includes theoretical contributions to Contract Theory, Decision Theory, Game Theory, General Equilibrium, Growth, Learning and Evolution, Macroeconomics, Market and Mechanism Design, and Social Choice.
包括对契约理论、决策理论、博弈论、一般均衡、增长、学习与进化、宏观经济学、市场与机制设计、社会选择的理论贡献。
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英文摘要:
  We here study the Battle of the Sexes game, a textbook case of asymmetric games, on small networks. Due to the conflicting preferences of the players, analytical approaches are scarce and most often update strategies are employed in numerical simulations of repeated games on networks until convergence is reached. As a result, correlations between the choices of the players emerge. Our approach is to study these correlations with a generalized Ising model. Using the response strategy framework, we describe how the actions of the players can bring the network into a steady configuration, starting from an out-of-equilibrium one. We obtain these configurations using game-theoretical tools, and describe the results using Ising parameters. We exhaust the two-player case, giving a detailed account of all the equilibrium possibilities. Going to three players, we generalize the Ising model and compare the equilibrium solutions of three representative types of network. We find that players that are not directly linked retain a degree of correlation that is proportional to their initial correlation. We also find that the local network structure is the most relevant for small values of the magnetic field and the interaction strength of the Ising model. Finally, we conclude that certain parameters of the equilibrium states are network independent, which opens up the possibility of an analytical description of asymmetric games played on networks.
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2022-4-16 11:33:40
网络上的非对称游戏:走向伊辛模型代表。D.Correia,*l。L.Leestmaker和H.T.C.担任荷兰乌得勒支大学理论物理和复杂系统研究中心主任。荷兰乌得勒支大学社会学系/ICS和复杂系统研究中心(日期:2021年8月24日)我们在这里研究小网络上的性别之战游戏,这是一个非对称游戏的教科书案例。由于玩家的偏好,分析方法很少,通常在网络重复游戏的数值模拟中使用更新策略,从而达到收敛。因此,玩家选择之间的相关性就显现出来了。我们的方法是用一个广义的伊辛模型来研究这些相关性。首先,我们展示了这些相关性在模拟中出现,并且可以有类似伊辛的形式。然后,利用responsestrategy框架,描述了参与者的行为如何使网络从非均衡状态进入稳定状态。我们利用博弈论工具得到了这些结论,并用Ising参数描述了结果。我们穷尽了两个游戏者的情况,给出了所有平衡可能性的详细说明。在三个参与者中,我们推广了伊辛模型,并比较了三种代表性网络的均衡解。我们发现,没有直接联系的玩家保持一定程度的相关性,与他们的初始相关性成正比。我们还发现局部网络结构对于小磁场和Ising模型的相互作用强度是最重要的。最后,我们得出了平衡态的某些参数与网络无关的结论,这为分析网络上的非对称博弈提供了可能性。关键词:非对称博弈,相关博弈,Ising模型,网络上的博弈。引言许多Di-Enerent系统的成功依赖于协调过程,无论是Tra-with C中的cars、组织一个公司还是生物系统[1-3]。理解协调过程往往是至关重要的。当利益相关者对他们愿意协调的选择有利益相关者的偏好时,协调可能会变得复杂。在博弈论中,这些情况可以通过非对称(性别斗争)游戏来形式化。这些游戏描述了双方对结果有不同的偏好,但仍希望达成协调的情况。例如,它们可以用来描述在政治、经济或人与人之间进行的合作谈判[4]。近年来的研究表明,网络结构对2×2非对称博弈中博弈者的行为有重要影响[5-9]。这些研究通常依赖于重复博弈的数值模拟,直到达到收敛。我们在这里感兴趣的是,对网络上进行的两性之战游戏的均衡状态进行分析描述。本研究的目标是能够以一种新的方式对数值模拟的结果进行分析再现[5,9]。一般情况下,2×2对策是由它们的特征*a.duarteCorreia@uu.nlistic payo-thructure[10]来定义的。给定一个特定的游戏,每个玩家都得到一个奖励,这个奖励不仅取决于他们自己的行为,也取决于他们对手的行为。在oneshot游戏中,玩家是独立的,每个玩家都选择他们认为能产生最高Payo的选项。这通常对达到最优状态提出了挑战[11]。由于对手会做什么的不确定性,玩家可能会达到一个均衡,要么不是最优的,要么甚至根本达不到一个均衡。在重复游戏中,玩家与同一个对手多次玩相同的2×2游戏。
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2022-4-16 11:33:46
在每一轮中,玩家被告知其他玩家在前一轮中的回声。这些信息可以在下一轮中得到解释。因为在重复游戏中,玩家知道其他玩家在前一轮中的选择,所以在选择行为中引入了相关性。最近(重复)博弈论与网络理论合并[12,13]。网络理论和进化博弈论的融合有很长的历史[14,15],其中统计物理学的方法作出了相当大的贡献[16-18]。对于网络上的对称博弈,当所有节点都是相同的时,唯一的参数节点是可用选择的数目和节点的连通度。在这种情况下,存在统计处理和分析预测的平衡条件[19,20]。然而,对于非对称游戏来说,这是很难获得的,因为尽管每个玩家仍然有相同数量的选择,但现在存在着不同类型的玩家,每一种玩家都以偏爱某一选择为特征[21]。当分布在anetwork上时,有一个游戏的展开是由于这些直接偏好:玩家可以与具有相同偏好的玩家联系在一起(在那里他们玩纯粹的协调(PC)游戏),也可以与具有直接偏好的玩家联系在一起(在那里他们玩性别之战游戏)[5]。考虑到每一个节点在连通度大于1的情况下都经历两种类型的连接,使得研究该博弈在网络上的收敛性极具挑战性。在一次博弈中,每个参与者都有一次行动,因此得到了类似于不相关(纯策略和混合策略)纳什均衡的结果,由于缺乏沟通,延续了相同的欺诈问题。相比之下,在迭代游戏中,玩家继续重复玩游戏,他们可以利用前几轮的结果信息来调整他们的策略。这引入了一种异步通信形式,采用学习规则或更新策略的形式。在这种情况下,玩家根据上一次迭代的信息更新她对下一次迭代中她应该玩什么的信念,直到达到收敛的标准[15]。通过引入更新策略,玩家往往可以在一个有利的策略上进行协调,通常也依赖于网络结构本身[22,23]。更新策略有两种主要类型[15]。一种是比例模仿,在这种情况下,玩家模仿其他人的行为,如果这些人的行为比他们自己的行为高,通常比他们自己的行为高出平滑阈值,例如,费米分布函数[24]。另一个是bestresponse,玩家改变他们的动作,以改变在前一轮中会给他们更高Payo的动作[23,25]。最佳反应策略会使博弈者收敛到一个状态,在这个状态下,博弈者可以通过改变策略来证明他们的支付能力[26],这是纳什均衡的特征。对于网络上的非对称博弈,这是特别有用的,因为如果没有任何形式的交流,纳什均衡是很难达到的[4]。
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2022-4-16 11:33:52
Hernandez等人[7,8]预测,当选择一个稳定的点时,Broere等[5]对性别之战博弈进行了数值模拟,该博弈在广泛的网络范围内收敛到一个最短视的反应,表明中心度是节点结果的最重要预测之一,从而导致集群内部的同质性和集群之间的异质性,这与Hernandez等的结果不一致。对人类受试者进行NumericalPredictions的后续实验[6]。我们在这里的建议是看看通过更新策略引入的潜在相关性,对应于玩家之间的一种通信形式,这是解决偏好Con描述所必需的[4],并使用广义ISingModel的参数来研究它们。通过这样做,我们试图理解结果的相关性是如何向平衡发展的,使用伊辛参数作为直观的映射。我们期望从小型网络开始,并以这种方式改变视角,我们将能够发现一致性模式,从而增强对网络分析的扩展。获得关于网络中不断发展的相关关系的信息对于从分析的角度理解这些关系是至关重要的。为了检索网络上的相关性,可以检查哪些相关性可以先验地强加给系统作为一个整体,以便结果具有相同的相关性。第二,我们提出了一种结合博弈论和统计物理的方法,从游戏中更新规则引入的潜在相关性和玩家在使系统达到平衡时的选择的角度来研究网络游戏中获得的均衡。将这些关联转换为Isingmodel既证明了模拟平衡是如何关联的,又揭示了结果的有趣的突现性质。因此,我们的方法能够考虑到网络结构和共享信息的特殊性。在秒内。III我们用Broere等人[5]的方法模拟了包含TheXExes之战的两种类型的网络。我们用伊辛模型表达了初步结果,并表明收敛后的总磁化强度支持潜在关联的存在。在秒内。给出了在存在相关关系的情况下,即两人性别之争和纯协调博弈的均衡评估方法。我们将均衡前后的相关关系转化为Ising模型,研究Ising模型的参数在参与者行为的影响下是如何进行正则化的。在秒内。我们将我们的分析扩展到三人网络,其中一个玩家比其他两个玩家有更好的选择。我们将几种重整化方案应用于初始关联。然后,我们比较了在某种重整化方案下关联表示平衡的双能网络。为了进行比较,我们使用了一个广义Isingmodel的参数,并做了一些对称性假设。在秒内。讨论了一些结果,如所有网络所共有的渐近行为的出现,以及一些限制和可能的未来方向。我们在第七节中总结这项工作并概述其预期影响。
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2022-4-16 11:33:59
非对称博弈和ISING模型在本节中,我们引入纳什均衡作为博弈的解,其中博弈者独立于他人,应用斜率分析作为计算它们的方法。我们对有相关性和无相关性的博弈进行了探讨,并展示了如何用ISINGModel来解释结果的概率。无关联博弈在博弈论中的标准假设是游戏者彼此独立,意味着他们不能直接交流。因此,实现收敛到最优状态的一个关键挑战是,玩家获得的Payo值不仅取决于他们个人的选择,还取决于他们对手的选择。一个可能的解决方案是在Payo上安装一个稳定点。如果每个玩家选择策略,如果他们改变策略,他们的个人Payo值不会增加,就会发生这种情况。一旦每个玩家都采取了这样的策略,我们就得到了纳什均衡[11]。有两种策略可以成为纳什基利布里亚:纯策略,当玩家选择以等于1的概率移动时发生;混合策略,当玩家以0到1之间的一定概率移动时发生,这使得他们对对手的选择不感兴趣。因此,Purestrategies是MixedStrategies的特殊和极端情况。斜率分析通过这个标志,纳什均衡可以被认为是参与者的Payo函数上的极值点,考虑变量是采取可用行动的概率。当每个玩家i的Payo值不提高时,当每个玩家的Payo值不提高时,就达到了纳什均衡。这可能有两个原因:要么Payo函数在这个概率值附近下降,要么它已经在概率区间[0,1]的极限,因此不能再改变了。基于这种观点,Correia和Stoof[27]引入了Payo函数斜率的分析,作为计算所有纳什均衡的直接方法。一般的想法是,一个玩家的payo函数的斜率,即orcoe和cient,与该玩家选择特定动作的概率pi相关联,已经有了计算均衡的所有必要信息。一方面,斜率的符号表示平衡的类型,负斜率或正斜率表示平衡将是纯的,因为概率分别被截断在0和1,零值斜率表示平衡将是混合的。另一方面,一个coe依赖于对手采取行动的概率,这些行动的概率具有与他们自己的coe一致的纯值或混合值。当所有这些条件一致并同时求值时,结果精确地为纳什均衡,用这种方法得到的概率是相互依赖的。例如,在一个游戏中,有两个玩家i=1,2玩μ,μ∈C,D},玩家1玩C的概率和玩家2玩C的概率的乘积,这是由于纳什均衡可以是次优解或极难达到的独立性,所以玩家1玩C的概率是(μ,μ)=(C,C)的概率是(μ,μ)=(C,C)的概率是(μ,μ)=(C,C)的概率。在描述许多社会、经济、政治和生物现象的对称博弈中,每个人都有合作或背叛的相同动机。然而,理想的结果仍然可以是在没有交流的情况下实现的。对于雪堆博弈,纳什均衡要求相同的博弈者采取不同的行动,而对于囚徒困境博弈,博弈者选择一个非最优的纳什均衡。其他现象更好地用非对称博弈来模拟,如性别之战[28],在这种博弈中,玩家的欺骗偏好也使得纳什均衡难以达到。
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2022-4-16 11:34:05
性别之战BoS游戏是一个两人游戏(表Ia),玩家们认为它可以通过邪教来达成均衡,因为他们有不同的个人驱动力。一个例子说明了促使这种设置的情况,涉及一个会议上的两个同事,他们希望在一个平行会议上一起参加两个会谈中的一个。令他们恼火的是,他们不能互相联系,他们的电话也不能正常工作。一位同事更喜欢参加C晶体光谱的讲座,而另一位则更喜欢听D-膜的讲座。虽然双方都有动机去参加相同的谈话,但他们的欺诈偏好不允许他们在没有沟通的情况下就谁达成一致。在同一个选项上进行协调,双方要么选择C要么选择D,形成了两个纯策略的Nashequilibria,使其成为一个协调游戏。另外,该博弈具有混合策略纳什均衡,其中玩家1以概率pc=1/(1+s)和pd=1-pc分别玩C或D,玩家2以概率pc=pd和pd=pc玩C orD。虽然玩家原则上可以同意这个策略,但它导致每个玩家的Payo极限为s/(1+s),低于任何玩家在纯均衡下的最坏可能结果,即s。在网络上,连接DC(1,s)(0,0)D(0,0)(s,1)(a)BoS博弈。c DC(1,1)(0,0)D(0,0)(s,s)(b)PC博弈,偏好c.c DC(s,s)(0,0)D(0,0)(1,1)(c)PC博弈,偏好D。表I:在网络结构中出现的三个两人博弈的Payo表,带有s∈[0,1]。相同的玩家将玩一个额外的对称协调博弈,即纯协调(PC)博弈,根据他们的偏好,在表Ib或表Ic中给出Payo表。这些博弈与BoS博弈具有相同的纯纳什均衡和混合纳什均衡,但协调它们的偏好是实现1.b的最高可能支付的唯一理性选择。游戏中的相关性和两个玩家的Ising模型游戏可以用相关性进行扩展。在游戏理论中引入了相关关系来形式化玩家之间交流的可能性。这是通过引入一个概率分布Pμ,μ,它描述了玩家的最终联合结果[29]。为了对游戏结果的统计进行建模,我们研究了一维伊辛模型,描述了相互作用粒子之间的磁相互作用。作用C和D被映射到自旋为1/2的粒子的自旋态“向上”和“向下”,这样μi∈{-1,1}。粒子可以耦合到外部磁性Bi,具体到每个粒子。此外,它们相互作用的强度由对称相互作用强度J决定。两个粒子在一定状态下结合的概率由玻尔兹曼分布Pμ,μ=ze-hμ,μ,(1)给出,其中hμμIsing哈密顿量,hμ,μ=-jμμ-bμ-bμ,(2)和Z是配分函数,Z=xμ,μe-hμμ。(3)由于原博弈的Nash均衡产生不相关的联合概率,将其转化为Ising模型只需要单独的磁偏差参数,如Pi(R)i=Ebi(R)izi,(4)单独的配分函数Zi=P(R)ieBi(R)i,在这种情况下不需要交互强度,它传达了博弈者行为的独立性。在这种不相关的情况下,其中J=0,连接概率分布因此等于单个自旋在该状态下的概率的乘积,Pμ,μ=PμPμ.不相关景观在情商中的状态概率。2等于从Payo表Ia中得到的不相关(一次性)混合策略的概率,如果参数以以下方式相关b=lnrs,(5)和b=-lnrs。
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