論文の概要: Optimal Private Payoff Manipulation against Commitment in Extensive-form Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13119v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 08:50:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 00:12:25.473052
• Title: Optimal Private Payoff Manipulation against Commitment in Extensive-form Games
• Title（参考訳）: 集中型ゲームにおけるコミットに対する最適プライベートペイオフ操作
• Authors: Yurong Chen, Xiaotie Deng, Yuhao Li
• Abstract要約: 広義のゲームにおいて,このような戦略行動を通じて従者の最適操作について検討する。 我々は、フォロワーが自分のプライベートペイオフを誤報告する最適な方法を見つけるのが難しかったことを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.739432465414604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To take advantage of strategy commitment, a useful tactic of playing games, a leader must learn enough information about the follower's payoff function. However, this leaves the follower a chance to provide fake information and influence the final game outcome. Through a carefully contrived payoff function misreported to the learning leader, the follower may induce an outcome that benefits him more, compared to the ones when he truthfully behaves. We study the follower's optimal manipulation via such strategic behaviors in extensive-form games. Followers' different attitudes are taken into account. An optimistic follower maximizes his true utility among all game outcomes that can be induced by some payoff function. A pessimistic follower only considers misreporting payoff functions that induce a unique game outcome. For all the settings considered in this paper, we characterize all the possible game outcomes that can be induced successfully. We show that it is polynomial-time tractable for the follower to find the optimal way of misreporting his private payoff information. Our work completely resolves this follower's optimal manipulation problem on an extensive-form game tree.
• Abstract（参考訳）: 戦略のコミットメント(ゲームプレイの有用な戦術)を利用するには、リーダーはフォロワーの支払い機能に関する十分な情報を学ぶ必要がある。 しかし、これはフォロワーにフェイク情報を提供し、最終ゲーム結果に影響を与える機会を与える。 学習リーダーに誤って報告された注意深い報酬関数を通じて、フォロワーは、真に振る舞うときと比較して、より多くの利益をもたらす結果を引き起こす可能性がある。 広義のゲームにおいて,このような戦略行動を通じて従者の最適操作について検討する。 フォロワーの異なる態度が考慮される。 楽観的なフォロワーは、あるペイオフ関数によって引き起こされる全てのゲーム結果の中で、彼の真の有用性を最大化する。 悲観的なフォロワーは、ユニークなゲーム結果をもたらす誤報のペイオフ機能のみを考慮する。 本稿では,本論文で考慮したすべての設定に対して,成功に導出可能なゲーム結果をすべて特徴付ける。 従者が自己の個人的報酬情報を誤報する最適な方法を見つけることは,多項式時間にかかわることを示す。 我々の研究は、広義のゲームツリー上のこの追従者の最適操作問題を完全に解決する。

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