In game theory, mechanism design is concerned with the design of incentives so that a desired outcome of the game can be achieved. In this paper, we study the design of incentives so that a desirable equilibrium is obtained, for instance, an equilibrium satisfying a given temporal logic property -- a problem that we call equilibrium design. We base our study on a framework where system specifications are represented as temporal logic formulae, games as quantitative concurrent game structures, and players' goals as mean-payoff objectives. In particular, we consider system specifications given by LTL and GR(1) formulae, and show that implementing a mechanism to ensure that a given temporal logic property is satisfied on some/every Nash equilibrium of the game, whenever such a mechanism exists, can be done in PSPACE for LTL properties and in NP/$\Sigma^{P}_{2}$ for GR(1) specifications. We also study the complexity of various related decision and optimisation problems, such as optimality and uniqueness of solutions, and show that the complexities of all such problems lie within the polynomial hierarchy. As an application, equilibrium design can be used as an alternative solution to the rational synthesis and verification problems for concurrent games with mean-payoff objectives whenever no solution exists, or as a technique to repair, whenever possible, concurrent games with undesirable rational outcomes (Nash equilibria) in an optimal way.


翻译:在游戏理论中,机制设计涉及奖励的设计,以便实现游戏的预期结果。在本文件中,我们研究奖励的设计,以便达到理想的平衡,例如,达到一个满足特定时间逻辑属性的平衡 -- -- 我们称之为平衡设计的问题。我们的研究基于一个框架,在这个框架中,系统规格被表述为时间逻辑公式,游戏作为数量并行游戏结构,以及参与者的目标作为平均收益目标。我们尤其认为,LTL和GR(1)公式给出的系统规格,并表明,实施一个机制,确保某种/每一个游戏的纳什平衡满足特定时间逻辑属性,只要存在这种机制,就可以在PSPACE中为LTL属性实现某种/每个纳什平衡,而NP/$\\Sigma ⁇ P ⁇ 2}作为平衡。我们还研究各种相关决定的复杂性和选择目标,例如解决方案的最佳性和独特性,并表明所有这些问题的复杂性都存在于多元等级之内。 作为一种应用,只要在合理合成和合理核实游戏的结果方面,只要存在理性的解决方案,平衡设计可以作为一种替代方法,只要在合理合成或合理核实结果方面,就可用作一种合理合成和合理平衡技术的替代方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
机器学习组合优化
专知会员服务
106+阅读 · 2021年2月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+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
106+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大神 一年100篇论文
CreateAMind
15+阅读 · 2018年12月31日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
OpenAI丨深度强化学习关键论文列表
中国人工智能学会
17+阅读 · 2018年11月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
On the recursive structure of multigrid cycles
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月17日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
机器学习组合优化
专知会员服务
106+阅读 · 2021年2月16日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+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
106+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大神 一年100篇论文
CreateAMind
15+阅读 · 2018年12月31日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
OpenAI丨深度强化学习关键论文列表
中国人工智能学会
17+阅读 · 2018年11月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员