有限信息下的支付方案及在分布式计算中的应用
摘要：用支付的方式提出一种通用的机制来激励任意有限游戏中的行为。如果机制被允许观察到游戏中的所有行动，那么这将是微不足道的，因为这样的机制可以简单地惩罚那些背离预期策略的代理人。相反，我们考虑机制以概率性地推断游戏中发生的情况的抽象。我们证明了如果机制可以基本上完全推断发生了什么，那么支付方案可以被用来实现任何一组效用。我们证明发现完全信息游戏的最优支付方案是 P-完全的，并猜测对于不完全信息游戏，此问题是 PPAD-难的。我们证明了支付的大小存在下界，表明支付必须与预期安全级别成线性关系。我们还展示了我们模型在分布式计算中的适用性，即分散商业和安全多方计算，并且在这些问题中支付与下界渐近匹配。
作者：Nikolaj I. Schwartzbach
论文ID：2107.08748
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2023-04-05