Day 7 探究凸性賽局(Convex Games):邊際貢獻遞增如何保證核心不為空

更新於 發佈於 閱讀時間約 8 分鐘

更多賽局的核心 Core

回顧核心 Core 的定義

假設賽局 N = {1, 2, ..., n} 是超可加且最後形成全體聯盟

考慮一個效益分配向量 payoff vector

raw-image

若此效益分配向量滿足以下兩件事

1. 效率性原則

raw-image

2. 對於所有的(次)聯盟 S ⊆ N, 要滿足

raw-image

則我們說此效益分配向量是屬於 Core ,或者說滿足穩定性。


我們今天來看兩個例子,看看他們 Core 的結構

沒有核心的賽局

假設 N = {1, 2, 3}

raw-image

因為大聯盟收益大於任意雙人聯盟,所以此賽局有可能最後結果為全體聯盟,在這個狀況下我們想要找到一個穩定的效益分配向量。


如同上篇文章所提及,這可以被寫成一個線性規劃問題

假設欲求的效益分配向量為

raw-image

效率性條件要求

raw-image

穩定性條件要求

單人聯盟:

raw-image

雙人聯盟:

raw-image

將全部條件整理後可以得到

raw-image

但是注意到,根據最後三條不等式的加總,我們得到

raw-image

也就是

raw-image

約分得到

raw-image

可是此線性系統的第一條(效率性要求)告訴我們

raw-image

矛盾!


因此我們知道在核心裡面的 x 所需要滿足的系統

raw-image

是無解的,結論出這個賽局沒有穩定分配的方式,核心 Core 是空的


一些觀察:

三人結盟雖然比兩人結盟多得一點的效益,但這額外的一點不足以同時不常所有可能的雙人聯盟。如果任意兩人的組合都能拿到 4,為了避免他們私下結盟分走 4,你必須讓該兩人在大聯盟中的總分配不低於 4。可是總財富只有 5,三組(1,2)、(2,3)、(1,3)都要給到 4,算起來就要求至少 6 點,無法達成。

核心是否存在的關鍵是 v(N) 要足夠大(夠有利)到可以「堵住」所有小聯盟的潛在收益。不然就會像這個例子一樣,雖然大聯盟可以產生更高的效益,卻無法找到穩定非配方案。


核心很多的賽局

假設 N = {1, 2, 3}

raw-image

一樣我們來用線性規劃解出核心 Core

效率性條件要求

raw-image

穩定性條件要求

單人聯盟:

raw-image

雙人聯盟:

raw-image

將全部條件整理後可以得到

raw-image

我們將 x3 做代換,然後用 sagemath 來畫圖

raw-image

我們的不等式系統變成

raw-image

化簡後得到

raw-image

因此我們在 sage 的命令行介面輸入以下指令

var('x1 x2')

# 列出所有不等式
ineqs = [
x1 >= 2,
x1 <= 4,
x2 >= 2,
x2 <= 4,
x1 + x2 >= 5,
x1 + x2 <= 7
]

# 使用 region_plot 繪出同時滿足這些不等式的區域
p = region_plot(
ineqs, # 不等式列表
(x1, 0, 6), # x1 繪圖範圍
(x2, 0, 6), # x2 繪圖範圍
incol='lightblue', # 填充顏色
bordercol='blue', # 邊界顏色
alpha=0.5 # 透明度
)

# 加上一些標記、座標軸名稱
p += text("Feasible Core", (3, 5), color='black', fontsize=12)
p.axes_labels(['x1','x2'])

p.show()

於是可以得到

raw-image

藍色區域裡面的每一點都是滿足穩定性跟效率性的解,這個賽局的 Core 有無限多個效益分配向量。


凸性賽局(Convex Game)

在前面的兩個範例中,我們看到了「核心(Core)可能是空的」以及「核心可能是一整塊(具有體積)的多面體」。如果站在實務應用的角度,我們多半希望核心能夠存在、而且越大越好,因為那代表有多種方式能滿足穩定性,不會讓玩家們分裂。


這就引出凸性賽局(Convex Game)的概念:在某些情境下,賽局的特徵函數能保證邊際貢獻(marginal contribution)呈現一種「遞增」的特性,使得全體聯盟更有機會產生「足以安撫每個次聯盟」的總收益。換言之,當賽局「越凸」,核心就越容易存在

直覺解釋

所謂凸性,可用「邊際貢獻遞增」來理解:

  • 一位玩家加入較大規模的聯盟時,不會產生比加入較小聯盟更低的收益增量,甚至可能更高。換句話說,聯盟規模越大,新成員的貢獻並不被稀釋,反而能帶來更多整合效益
  • 因為大聯盟能創造更充裕的總收益,它更有能力把這些收益分配到各個成員,於是更容易符合「對每個次聯盟都不虧」的穩定條件。下面我們就會證明說,凸賽局必定會有非空的核心 Core


數學定義

對任意 T ⊆ S ⊆ N 以及任何不在 S 裡的玩家 i

raw-image

也就是說,當玩家 i 加入較大的聯盟 S 所帶來的邊際貢獻,不會小於他加入較小聯盟 T 時的貢獻


讀者如果有閱讀過相關的課本,應該比較容易看到另一種使用超模(supermodular)的定義:對於任意的聯盟 C 與 D

raw-image

這兩種定義是等價的;第一種關注「玩家對大小不同聯盟的邊際貢獻」,第二種關注「兩個聯盟的合併與交集」。兩者都是凸性的核心概念,在合作賽局中隨處可見。我們會在隔天用複雜的數學來證明兩者等價。


凸性賽局必定會有穩定的分配(核心非空)

我們現在來證明,如果一個賽局是凸的,則必定可以找到核心裡面的效益分配向量,也就是找得到一個穩定的分配方式。

要證明這件事呢,我們只要找出一個穩定分配的方式就可以了,而這件事也不難,我們隨便使用一個排序

raw-image

然後用邊際貢獻的方式來分配效益

raw-image

以此類推

raw-image

而這些 x_i 就會是一個符合穩定性的效益分配向量。


首先,他有滿足效率性

raw-image

穩定性就比較難證明:

令 S 為一個 N 下的聯盟,裡頭有 s 個玩家,我們可以把它寫成

raw-image

因為他一定有出現在上面的 sigma 排序裡面。


所以我們要來關心在 S 裡的成員所分配到的效益是否大於等於 v(S)。

好的,根據上面的分配方式,這些成員會得到

raw-image

這可以寫為

raw-image

除此之外我們注意到

raw-image

所以根據凸賽局的定義,我們可以寫出

raw-image

於是我們知道

raw-image

於是我們知道

raw-image

因此滿足穩定性條件,證明完畢


Takeaway

  • 核心在一般遊戲中可能是空的,也可能是一個多面體。
  • 「大聯盟收益是否足以補償各種次聯盟」是核心存在與否的關鍵。
  • 凸性遊戲(Convex Game)因為「邊際貢獻遞增」,能保證核心一定非空。
  • 建構邊際貢獻向量是凸性遊戲核心非空的經典證明方法。


Reference

Chalkiadakis, Georgios, Edith Elkind, and Michael Wooldridge. _Computational aspects of cooperative game theory_. Morgan & Claypool Publishers, 2011.

avatar-img
6會員
13內容數
我的研究興趣是密碼學與應用數學,在這裡分享研究路上的所見所聞。
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
Cesare切薩雷的沙龍 的其他內容
核心(Core)為合作賽局避免分裂的關鍵。當部分玩家組成次聯盟可獲高效益時,大聯盟便失去穩定性。本文透過三人範例,展示如何以線性規劃方法,找到能滿足所有次聯盟需求的分配,從而確保合作穩固與收益最大化。
Shapley Value 是合作賽局中經典的分配方法,本文探討其兩種等價定義:「排列式」與「子集合加權式」。排列式定義透過所有可能的玩家進場順序計算邊際貢獻取平均;子集合加權式則依據子集合大小加權計算邊際貢獻。我們以四人賽局舉例,詳細推導兩種方法的計算過程,並在最後嚴謹證明兩公式的等價性。
Shapley Value 是合作博弈中的公平分配方法,滿足效率、對稱性、沒貢獻的玩家零收益與可加性四大特徵。效率確保總收益被完全分配,對稱性保證貢獻相同的玩家獲得相同分配,沒貢獻的玩家零收益則讓無影響力的玩家獲得 0,可加性確保賽局合併時分配結果也能相加。本文透過數學嚴格證明這些性質
本篇討論超加性賽局中,全體聯盟如何分配總效用。Shapley Value 提出以考量所有進場順序之平均邊際貢獻,藉由取平均使每位成員獲得合理份額,避免單一路徑造成的不公平分配,並促進合作收益更合理化。
本文探討合作賽局理論中的聯盟結構與效益分配問題,並介紹加性賽局、超加性賽局和次加性賽局三種類型,分析不同賽局特性下聯盟行為的趨勢。
合作賽局理論的核心概念在於玩家之間可以簽訂具有約束力的協議,並藉由聯盟的形成與收益分配機制,達成整體效益最大化。本文以特徵函數遊戲為例,深入淺出地說明合作賽局理論的應用場景,例如區塊鏈治理、企業合併和政治聯盟等。同時,也探討了合作賽局中效用分配問題的重要性。
核心(Core)為合作賽局避免分裂的關鍵。當部分玩家組成次聯盟可獲高效益時,大聯盟便失去穩定性。本文透過三人範例,展示如何以線性規劃方法,找到能滿足所有次聯盟需求的分配,從而確保合作穩固與收益最大化。
Shapley Value 是合作賽局中經典的分配方法,本文探討其兩種等價定義:「排列式」與「子集合加權式」。排列式定義透過所有可能的玩家進場順序計算邊際貢獻取平均;子集合加權式則依據子集合大小加權計算邊際貢獻。我們以四人賽局舉例,詳細推導兩種方法的計算過程,並在最後嚴謹證明兩公式的等價性。
Shapley Value 是合作博弈中的公平分配方法,滿足效率、對稱性、沒貢獻的玩家零收益與可加性四大特徵。效率確保總收益被完全分配,對稱性保證貢獻相同的玩家獲得相同分配,沒貢獻的玩家零收益則讓無影響力的玩家獲得 0,可加性確保賽局合併時分配結果也能相加。本文透過數學嚴格證明這些性質
本篇討論超加性賽局中,全體聯盟如何分配總效用。Shapley Value 提出以考量所有進場順序之平均邊際貢獻,藉由取平均使每位成員獲得合理份額,避免單一路徑造成的不公平分配,並促進合作收益更合理化。
本文探討合作賽局理論中的聯盟結構與效益分配問題,並介紹加性賽局、超加性賽局和次加性賽局三種類型,分析不同賽局特性下聯盟行為的趨勢。
合作賽局理論的核心概念在於玩家之間可以簽訂具有約束力的協議,並藉由聯盟的形成與收益分配機制,達成整體效益最大化。本文以特徵函數遊戲為例,深入淺出地說明合作賽局理論的應用場景,例如區塊鏈治理、企業合併和政治聯盟等。同時,也探討了合作賽局中效用分配問題的重要性。
你可能也想看
Google News 追蹤
提問的內容越是清晰,強者、聰明人越能在短時間內做判斷、給出精準的建議,他們會對你產生「好印象」,認定你是「積極」的人,有機會、好人脈會不自覺地想引薦給你
Thumbnail
本篇介紹單人遊戲的核心架構與邏輯,涵蓋發牌、抽牌、出牌及遊戲結算等重要步驟。文章也詳細介紹了使用 socket.io 建立連線的過程,並說明如何利用 React Hooks 管理遊戲狀態,提及後端伺服器如何處理玩家加入房間的事件,並簡要介紹了房間資訊的管理,此文將分為多篇進一步介紹遊戲事件部分。
Thumbnail
平時下棋是一對一進行,完全是倚賴個人的實力一較高下,而圍棋也是可以分隊比賽,在外課上課時,為了增進大家的向心力,舉辦了「隊際賽」,分成兩隊輪流上台落子,也在交換棒次的間隔可以讓大家討論,讓棋力強的同學帶領大家,也讓大家感受不一樣的下棋方式!
Thumbnail
星盤棋 雙方各只有用十五枚基本棋。起始布置雙方各有三子環狀交錯放在六頂角上。雙方的基本棋子則各剩下十二枚,放在玩家旁作為棋庫。 每回合玩家從棋庫取一己子,將之從棋盤外黑點推入一棋格。該行方向緊密的棋子也會隨此動作一起移動一棋格。要是該行已充滿棋子,則無法推入。 當己方棋子有四枚以上緊密連線,
學習如何提升子效,不浪費每一手棋的價值,透過精妙的佈局,不僅拓展你的棋界視野,更能在對局中一展長才⚫️⚪️
Thumbnail
我想 這就是圍棋最純粹的樣子吧
在優勢的時候仍須小心謹慎,如屢薄冰;在劣勢的時候依然可以蓄勢待發,給予對手一個出其不意。沒有一刻是可以鬆懈的,必須保持謹慎、專注、細膩、清醒,正是我們人生中最重要的課題呀!
Thumbnail
賽局理論分為靜態和動態賽局、完全和不完全資訊賽局、合作和非合作賽局等分類,被應用於管理學、經濟學、外交、政治和人際關係等方面。
你知道自己面對的是哪一種賽局?   賽局理論把競爭分為2種: 「有限賽局」和「無限賽局」。   有限賽局裡, 有已知的玩家、 固定的規則、 各方都同意的目標。 就像足球賽, 我們都曉得比賽要如何進行, 曉得最後拿到最高分的球隊獲勝, 就這樣,比賽結束。   而在無限賽局裡
提問的內容越是清晰,強者、聰明人越能在短時間內做判斷、給出精準的建議,他們會對你產生「好印象」,認定你是「積極」的人,有機會、好人脈會不自覺地想引薦給你
Thumbnail
本篇介紹單人遊戲的核心架構與邏輯,涵蓋發牌、抽牌、出牌及遊戲結算等重要步驟。文章也詳細介紹了使用 socket.io 建立連線的過程,並說明如何利用 React Hooks 管理遊戲狀態,提及後端伺服器如何處理玩家加入房間的事件,並簡要介紹了房間資訊的管理,此文將分為多篇進一步介紹遊戲事件部分。
Thumbnail
平時下棋是一對一進行,完全是倚賴個人的實力一較高下,而圍棋也是可以分隊比賽,在外課上課時,為了增進大家的向心力,舉辦了「隊際賽」,分成兩隊輪流上台落子,也在交換棒次的間隔可以讓大家討論,讓棋力強的同學帶領大家,也讓大家感受不一樣的下棋方式!
Thumbnail
星盤棋 雙方各只有用十五枚基本棋。起始布置雙方各有三子環狀交錯放在六頂角上。雙方的基本棋子則各剩下十二枚,放在玩家旁作為棋庫。 每回合玩家從棋庫取一己子,將之從棋盤外黑點推入一棋格。該行方向緊密的棋子也會隨此動作一起移動一棋格。要是該行已充滿棋子,則無法推入。 當己方棋子有四枚以上緊密連線,
學習如何提升子效,不浪費每一手棋的價值,透過精妙的佈局,不僅拓展你的棋界視野,更能在對局中一展長才⚫️⚪️
Thumbnail
我想 這就是圍棋最純粹的樣子吧
在優勢的時候仍須小心謹慎,如屢薄冰;在劣勢的時候依然可以蓄勢待發,給予對手一個出其不意。沒有一刻是可以鬆懈的,必須保持謹慎、專注、細膩、清醒,正是我們人生中最重要的課題呀!
Thumbnail
賽局理論分為靜態和動態賽局、完全和不完全資訊賽局、合作和非合作賽局等分類,被應用於管理學、經濟學、外交、政治和人際關係等方面。
你知道自己面對的是哪一種賽局?   賽局理論把競爭分為2種: 「有限賽局」和「無限賽局」。   有限賽局裡, 有已知的玩家、 固定的規則、 各方都同意的目標。 就像足球賽, 我們都曉得比賽要如何進行, 曉得最後拿到最高分的球隊獲勝, 就這樣,比賽結束。   而在無限賽局裡