Are rewards or penalties more effective in influencing user behavior? This work compares the effectiveness of subsidies and tolls in incentivizing user behavior in congestion games. The predominantly studied method of influencing user behavior in network routing problems is to institute taxes which alter users' observed costs in a manner that causes their self-interested choices to more closely align with a system-level objective. Another conceivable method to accomplish the same goal is to subsidize the users' actions that are preferable from a system-level perspective. We show that, when users behave similarly and predictably, subsidies offer superior performance guarantees to tolls under similar budgetary constraints; however, in the presence of unknown player heterogeneity, subsidies fail to offer the same robustness as tolls.


翻译:在影响用户行为方面,奖励或惩罚是否更有效?这项工作比较了补贴和激励用户行为在拥挤游戏中的效果。在网络路径问题中,影响用户行为的主要研究方法是征税,改变用户观察到的成本,使其自己感兴趣的选择与系统一级的目标更加一致。实现同一目标的另一种可行方法是从系统一级的角度补贴用户更可取的行动。我们表明,当用户表现相似和可以预测时,补贴在类似预算限制下为伤亡提供更好的绩效保障;然而,在存在未知的玩家多样性的情况下,补贴无法提供与收费相同的稳健性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
152+阅读 · 2020年8月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年3月29日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月7日
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
152+阅读 · 2020年8月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年3月29日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员