We consider a setting in which a principal gets to choose which game from some given set is played by a group of agents. The principal would like to choose a game that favors one of the players, the social preferences of the players, or the principal's own preferences. Unfortunately, given the potential multiplicity of equilibria, it is conceptually unclear how to tell which of even any two games is better. Oesterheld et al. (2022) propose that we use assumptions about outcome correspondence -- i.e., about how the outcomes of different games relate -- to allow comparisons in some cases. For example, it seems reasonable to assume that isomorphic games are played isomorphically. From such assumptions we can sometimes deduce that the outcome of one game G' is guaranteed to be better than the outcome of another game G, even if we do not have beliefs about how each of G and G' will be played individually. Following Oesterheld et al., we then call G' a safe improvement on G. In this paper, we study how to derive safe improvement relations. We first show that if we are given a set of games and arbitrary assumptions about outcome correspondence between these games, deriving safe improvement relations is co-NP-complete. We then study the (in)completeness of a natural set of inference rules for outcome correspondence. We show that in general the inference rules are incomplete. However, we also show that under natural, generally applicable assumptions about outcome correspondence the rules are complete.


翻译:我们考虑一种场景:委托人可以从给定集合中选择一个博弈,由一组智能体执行。委托人希望选择一个对某个玩家有利、符合玩家社会偏好或符合自身偏好的博弈。然而,由于均衡可能的多重性,即使比较任意两个博弈孰优孰劣,在概念上也存在模糊性。Oesterheld等人(2022)提出,我们可以利用关于结果对应关系的假设——即不同博弈结果之间的关联方式——在某些情况下进行比较。例如,假设同构博弈以同构方式执行是合理的。基于此类假设,我们有时可以推断出博弈G'的结果必然优于博弈G的结果,即使我们对G和G'各自将如何执行没有具体信念。遵循Oesterheld等人的定义,我们称G'为G的安全改进。本文研究如何推导安全改进关系。我们首先证明,若给定一组博弈及关于这些博弈间结果对应关系的任意假设,推导安全改进关系是co-NP完全问题。随后,我们研究一组自然的结果对应关系推理规则的(不)完备性。结果表明,这些推理规则在一般情况下是不完备的。然而,我们也证明,在关于结果对应关系的自然且普遍适用的假设下,这些规则是完备的。

0
下载
关闭预览

相关内容

非Transformer不可?最新《状态空间模型(SSM)》综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年4月16日
IEEE TPAMI | 基于标注偏差估计的实例相关PU学习
专知会员服务
12+阅读 · 2021年10月23日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
稀疏大模型简述:从MoE、Sparse Attention到GLaM
夕小瑶的卖萌屋
14+阅读 · 2022年3月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员