論文の概要: Follower Agnostic Methods for Stackelberg Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01421v3
• Date: Wed, 27 Mar 2024 00:38:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 23:31:58.772785
• Title: Follower Agnostic Methods for Stackelberg Games
• Title（参考訳）: Stackelberg ゲームにおけるより低速なアグノスティック手法
• Authors: Chinmay Maheshwari, James Cheng, S. Shankar Sasty, Lillian Ratliff, Eric Mazumdar,
• Abstract要約: 我々は,複数のフォロワーを対象とするオンラインStackelbergゲームにおいて,フォロワーに依存しない方法で効率よく解決するアルゴリズムを提案する。 私たちのアプローチは、リーダがフォロワーのユーティリティ機能や戦略空間について知識を持っていない場合でも機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.143502615941648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present an efficient algorithm to solve online Stackelberg games, featuring multiple followers, in a follower-agnostic manner. Unlike previous works, our approach works even when leader has no knowledge about the followers' utility functions or strategy space. Our algorithm introduces a unique gradient estimator, leveraging specially designed strategies to probe followers. In a departure from traditional assumptions of optimal play, we model followers' responses using a convergent adaptation rule, allowing for realistic and dynamic interactions. The leader constructs the gradient estimator solely based on observations of followers' actions. We provide both non-asymptotic convergence rates to stationary points of the leader's objective and demonstrate asymptotic convergence to a \emph{local Stackelberg equilibrium}. To validate the effectiveness of our algorithm, we use this algorithm to solve the problem of incentive design on a large-scale transportation network, showcasing its robustness even when the leader lacks access to followers' demand.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のフォロワーを対象とするオンラインStackelbergゲームにおいて,フォロワーに依存しない方法で効率よく解決するアルゴリズムを提案する。 従来の作業とは異なり、私たちのアプローチは、リーダがフォロワーのユーティリティ機能や戦略空間について知識を持っていない場合でも機能します。 アルゴリズムは、特別な設計の戦略を利用してフォロワーを探索する独自の勾配推定器を導入する。 最適な遊びの伝統的な仮定から離れて、収束適応規則を用いてフォロワーの反応をモデル化し、現実的でダイナミックな相互作用を可能にする。 リーダーは、フォロワーの行動の観察のみに基づいて勾配推定器を構築する。 我々は、リーダーの目的の定常点に非漸近収束率を提供し、また \emph{local Stackelberg equilibrium} への漸近収束を示す。 提案アルゴリズムの有効性を検証するため,大規模交通ネットワークにおけるインセンティブ設計の問題を解決するため,リーダがフォロワーの要求に応えていない場合でも,その堅牢性を示す。

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