Цена стабильности - Википедия - Price of stability

Эта статья включает Список ссылок, связанное чтение или внешняя ссылка, но его источники остаются неясными, потому что в нем отсутствует встроенные цитаты. Пожалуйста, помогите улучшать эта статья введение более точные цитаты. (Январь 2014) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

Эта статья может быть слишком техническим для большинства читателей, чтобы понять. Пожалуйста помогите улучшить это к сделать понятным для неспециалистов, не снимая технических деталей. (Январь 2014) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

В теория игры, то цена стабильности (PoS) игры - это отношение между лучшим значением целевой функции одного из ее состояний равновесия и оптимальным исходом. PoS актуален для игр, в которых есть некий объективный авторитет, который может немного повлиять на игроков и, возможно, помочь им прийти к хорошему равновесие по Нэшу. При измерении эффективности равновесия по Нэшу в конкретной игре мы часто также говорим о цена анархии (PoA).

Примеры

Другой способ выражения PoS:

${ displaystyle { text {PoS}} = { frac { text {значение наилучшего равновесия по Нэшу}} { text {значение оптимального решения}}}, { text {PoS}} geq 0.}$

В следующих Дилемма заключенного игра, поскольку существует единственное равновесие (B, R), имеем PoS = PoA = 1/2.

В этом примере, который представляет собой версию игры «Битва полов», есть две точки равновесия (T, L) и (B, R) со значениями 3 и 15 соответственно. Оптимальное значение - 15. Таким образом, PoS = 1, а PoA = 1/5.

Предпосылки и вехи

Цена стабильности была впервые изучена А. Шульзаном и Н. Моисеем и получила название в исследованиях Э. Аншелевича. Они показали, что чистая стратегия равновесие по Нэшу всегда существует и цена стабильности этой игры составляет не более n-го номер гармоники в ориентированных графах. Для неориентированных графов Аншелевич и другие представили жесткую границу цены стабильности 4/3 для случая одного источника и двух игроков. Цзянь Ли доказал, что для неориентированных графов с выделенным местом назначения, к которому должны подключиться все игроки, цена стабильности игры про дизайн сети Shapely равна ${ Displaystyle О ( журнал п / журнал журнал п)}$ куда ${ displaystyle n}$ количество игроков. С другой стороны, цена анархии около ${ displaystyle n}$ в этой игре.

Игры про сетевой дизайн

Настраивать

Игры с сетевым дизайном имеют очень естественную мотивацию в пользу цены стабильности. В этих играх цена анархии может быть намного хуже, чем цена стабильности.

Рассмотрим следующую игру.

• ${ displaystyle n}$ игроки;
• Каждый игрок ${ displaystyle i}$ стремится соединить ${ displaystyle s_ {i}}$ к ${ displaystyle t_ {i}}$ на ориентированном графе ${ Displaystyle G = (V, E)}$;
• Стратегии ${ displaystyle P_ {i}}$ для игрока все пути из ${ displaystyle s_ {i}}$ к ${ displaystyle t_ {i}}$ в ${ displaystyle G}$;
• У каждого края есть стоимость ${ displaystyle c_ {i}}$;
• «Распределение справедливой стоимости»: когда ${ displaystyle n_ {e}}$ игроки выбирают край ${ displaystyle e}$, цена ${ displaystyle textstyle d_ {e} (n_ {e}) = { frac {c_ {e}} {n_ {e}}}}$ делится поровну между ними;
• Стоимость игрока составляет ${ displaystyle textstyle C_ {i} (S) = sum _ {e in P_ {i}} { frac {c_ {e}} {n_ {e}}}}$
• Социальная стоимость - это сумма затрат игрока: ${ displaystyle textstyle SC (S) = sum _ {i} C_ {i} (S) = sum _ {e in S} n_ {e} { frac {c_ {e}} {n_ {e }}} = сумма _ {е in S} c_ {e}}$.

Игра про дизайн сети с ${ Displaystyle Omega (п)}$ Цена анархии

Цена анархии

Цена анархии может быть ${ Displaystyle Omega (п)}$. Рассмотрим следующую игру по дизайну сети.

Патологическая цена стабильности

Рассмотрим в этой игре два разных состояния равновесия. Если все поделятся ${ displaystyle 1+ varepsilon}$ край, социальные издержки ${ displaystyle 1+ varepsilon}$. Это равновесие действительно оптимальное. Обратите внимание, однако, что каждый, кто использует ${ displaystyle n}$ край также является равновесием по Нэшу. У каждого агента есть стоимость ${ displaystyle 1}$ в равновесии, а переключение на другой край увеличивает его стоимость до ${ displaystyle 1+ varepsilon}$.

Нижняя граница цены стабильности

Это патологическая игра в том же духе по цене стабильности. ${ displaystyle n}$ игроков, каждый из которых ${ displaystyle s_ {i}}$ и пытаюсь подключиться к ${ displaystyle t}$. Стоимость немаркированных ребер принимается равной 0.

Оптимальная стратегия для всех - поделиться ${ displaystyle 1+ varepsilon}$ край, дающийобщие социальные издержки ${ displaystyle 1+ varepsilon}$. Тем не менее, для этой игры есть уникальный Нэш. Обратите внимание, что при оптимальном уровне каждый игрок платит ${ Displaystyle textstyle { гидроразрыва {1+ varepsilon} {п}}}$, а игрок 1 может снизить свою стоимость, переключившись на ${ displaystyle textstyle { frac {1} {n}}}$ край. Как только это произойдет, игрок 2 будет заинтересован переключиться на ${ displaystyle textstyle { frac {1} {n-1}}}$ край и так далее. В конце концов, агенты достигнут равновесия по Нэшу в оплате за свое преимущество. Это распределение имеет социальные издержки ${ displaystyle textstyle 1 + { frac {1} {2}} + cdots + { frac {1} {n}} = H_ {n}}$, куда ${ displaystyle H_ {n}}$ это ${ displaystyle n}$^th номер гармоники, который ${ Displaystyle Theta ( журнал п)}$. Несмотря на то, что она неограниченна, цена стабильности в этой игре экспоненциально выше, чем цена анархии.

Верхняя граница цены стабильности

Обратите внимание, что по замыслу игры с дизайном сети - это игры с перегрузкой, поэтому они допускают потенциальную функцию ${ displaystyle textstyle Phi = sum _ {e} sum _ {i = 1} ^ {n_ {e}} { frac {c_ {e}} {i}}}$.

Теорема. [Теорема 19.13 из ссылки 1] Предположим, что существуют константы ${ displaystyle A}$ и ${ displaystyle B}$так что для каждой стратегии ${ displaystyle S}$,

${ Displaystyle A CDOT SC (S) Leq Phi (S) Leq B CDOT SC (S).}$

Тогда цена стабильности меньше, чем ${ Displaystyle B / A}$

Доказательство. Глобальный минимум ${ displaystyle NE}$ из ${ displaystyle Phi}$ является равновесием по Нашему, поэтому

${ Displaystyle SC (NE) leq 1 / A cdot Phi (NE) leq 1 / A cdot Phi (OPT) leq B / A cdot SC (OPT).}$

Теперь вспомним, что социальные издержки были определены как сумма издержек по граням, поэтому

${ displaystyle Phi (S) = sum _ {e in S} sum _ {i = 1} ^ {n_ {e}} { frac {c_ {e}} {i}} = sum _ {e in S} c_ {e} H_ {n_ {e}} leq sum _ {e in S} c_ {e} H_ {n} = H_ {n} cdot SC (S).}$

Мы тривиально имеем ${ displaystyle A = 1}$, и приведенное выше вычисление дает ${ displaystyle B = H_ {n}}$, поэтому мы можем воспользоваться теоремой для оценки сверху цены устойчивости.

Смотрите также

• Конкурсная игра о местоположении - игра без цены стабильности.

Рекомендации

1. Вазирани, Виджай В.; Нисан, Ноам; Roughgarden, Тим; Тардос, Ива (2007). Алгоритмическая теория игр (PDF). Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета. ISBN  0-521-87282-0.
2. Л. Агуссурья и Х. К. Лау. Цена стабильности в эгоистичных играх с планированием. Веб-аналитика и агентские системы: Международный журнал, 9: 4, 2009.
3. Цзянь Ли. An ${ Displaystyle О ( журнал п / журнал журнал п)}$ верхняя граница цены стабильности для ненаправленных игр с сетевым дизайном Shapely. Письма по обработке информации 109 (15), 876-878, 2009.