論文の概要: Hypergames: Modeling Misaligned Perceptions and Nested Beliefs for Multi-agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19593v1
- Date: Fri, 25 Jul 2025 18:06:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:55.766389
- Title: Hypergames: Modeling Misaligned Perceptions and Nested Beliefs for Multi-agent Systems
- Title（参考訳）: ハイパーゲーム:マルチエージェントシステムにおけるミスアライメント認識とネスト信念のモデル化
- Authors: Vince Trencsenyi, Agnieszka Mensfelt, Kostas Stathis,
- Abstract要約: 本稿では,ハイパーゲーム理論のエージェント互換応用を体系的に検討する。
サイバーセキュリティ、ロボティクス、社会シミュレーション、コミュニケーション、一般ゲーム理論モデリングから選ばれた44の研究を分析した。
本分析では, 階層型モデルやグラフベースのモデルが, 知覚的推論において有意な傾向を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5083201638203154
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classical game-theoretic models typically assume rational agents, complete information, and common knowledge of payoffs - assumptions that are often violated in real-world MAS characterized by uncertainty, misaligned perceptions, and nested beliefs. To overcome these limitations, researchers have proposed extensions that incorporate models of cognitive constraints, subjective beliefs, and heterogeneous reasoning. Among these, hypergame theory extends the classical paradigm by explicitly modeling agents' subjective perceptions of the strategic scenario, known as perceptual games, in which agents may hold divergent beliefs about the structure, payoffs, or available actions. We present a systematic review of agent-compatible applications of hypergame theory, examining how its descriptive capabilities have been adapted to dynamic and interactive MAS contexts. We analyze 44 selected studies from cybersecurity, robotics, social simulation, communications, and general game-theoretic modeling. Building on a formal introduction to hypergame theory and its two major extensions - hierarchical hypergames and HNF - we develop agent-compatibility criteria and an agent-based classification framework to assess integration patterns and practical applicability. Our analysis reveals prevailing tendencies, including the prevalence of hierarchical and graph-based models in deceptive reasoning and the simplification of extensive theoretical frameworks in practical applications. We identify structural gaps, including the limited adoption of HNF-based models, the lack of formal hypergame languages, and unexplored opportunities for modeling human-agent and agent-agent misalignment. By synthesizing trends, challenges, and open research directions, this review provides a new roadmap for applying hypergame theory to enhance the realism and effectiveness of strategic modeling in dynamic multi-agent environments.
- Abstract（参考訳）: 古典的なゲーム理論モデルは、通常、合理的なエージェント、完全な情報、支払の共通の知識を仮定する。
これらの制限を克服するために、研究者は認知的制約、主観的信念、異種推論のモデルを含む拡張を提案した。
これらのうち、ハイパーゲーム理論は、エージェントが知覚ゲームとして知られる戦略シナリオに対する主観的な認識を明示的にモデル化することで古典的パラダイムを拡張し、エージェントは構造、支払い、または利用可能な行動について異なる信念を持つことができる。
本稿では,ハイパーゲーム理論のエージェント互換応用を体系的に検討し,その記述能力が動的かつインタラクティブなMASコンテキストにどのように適応したかを検討する。
サイバーセキュリティ、ロボティクス、社会シミュレーション、コミュニケーション、一般ゲーム理論モデリングから選ばれた44の研究を分析した。
ハイパーゲーム理論の正式な導入と,その2つの主要な拡張 - 階層型ハイパーゲームとHNF - に基づいて,エージェント適合性基準とエージェントベース分類フレームワークを開発し,統合パターンと実用性を評価する。
本分析は, 階層的・グラフ的モデルが知覚的推論において有効であることや, 実践的応用における広範な理論的枠組みの単純化など, 一般的な傾向を明らかにした。
我々は,HNFモデルの採用制限,形式的ハイパーゲーム言語の欠如,人間エージェントとエージェントエージェントのミスアライメントをモデル化する未探索の機会など,構造的ギャップを識別する。
トレンド,課題,オープンな研究方向性を合成することにより,動的マルチエージェント環境における戦略モデリングの現実性と有効性を高めるために,ハイパーゲーム理論を適用するための新たなロードマップを提供する。
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