Classical cooperative game theory assumes that the worth of a coalition depends only on the set of agents involved, but in practice, it may also depend on the order in which agents arrive. Motivated by such scenarios, we introduce temporal cooperative games (TCG), where the worth $v$ becomes a function of the sequence of agents $π$ rather than just the set $S$. This shift calls for rethinking the underlying axioms. A key property in this temporal framework is the incentive for optimal arrival (I4OA), which encourages agents to join in the order maximizing total worth. Alongside, we define two additional properties: online individual rationality (OIR), incentivizing earlier agents to invite more participants, and sequential efficiency (SE), ensuring that the total worth of any sequence is fully distributed among its agents. We identify a class of reward-sharing mechanisms uniquely characterized by these three properties. The classical Shapley value does not directly apply here, so we construct its natural analogs in two variants: the sequential world, where rewards are defined for each sequence-player pair, and the extended world, where rewards are defined for each player alone. Properties of efficiency, additivity, and null player uniquely determine these Shapley analogs in both worlds. Importantly, the Shapley analogs are disjoint from mechanisms satisfying I4OA, OIR, and SE, and this conflict persists even for restricted classes such as convex and simple TCGs. Our findings thus uncover a fundamental tension: when players arrive sequentially, reward-sharing mechanisms satisfying desirable temporal properties must inherently differ from Shapley-inspired ones, opening new questions for defining fair and efficient solution concepts in TCGs.


翻译:经典合作博弈理论假设联盟的价值仅取决于参与的智能体集合,但在实践中,它也可能受智能体加入顺序的影响。受此类场景启发,我们提出了时序合作博弈(TCG),其中价值函数 $v$ 变为智能体序列 $π$ 的函数,而不仅仅是集合 $S$。这一转变要求重新审视基础公理。在此时序框架中,一个关键性质是最优加入激励(I4OA),它鼓励智能体以最大化总价值的顺序加入。同时,我们定义了另外两个性质:在线个体理性(OIR),激励早期智能体邀请更多参与者;以及序贯效率(SE),确保任何序列的总价值在其智能体间完全分配。我们识别了一类由这三个性质唯一刻画的奖励分配机制。经典的Shapley值在此并不直接适用,因此我们构建了其自然类比的两个变体:序贯世界(奖励针对每个序列-玩家对定义)和扩展世界(奖励仅针对每个玩家定义)。效率性、可加性和零玩家性质在这两个世界中唯一确定了这些Shapley类比。重要的是,Shapley类比与满足I4OA、OIR和SE的机制互不相交,且即使对于凸性和简单TCG等受限类别,这种冲突依然存在。因此,我们的研究揭示了一个根本性张力:当玩家序贯加入时,满足理想时序性质的奖励分配机制必然与Shapley启发的机制不同,这为在TCG中定义公平高效的解概念提出了新的问题。

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