意図しない結果の回避:Bayes輻輳ゲームにおいてインセンティブが情報提供を支援する方法【JST・京大機械翻訳】

Ferguson Bryce L.; Brown Philip N.; Marden Jason R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209351653133 整理番号：22P0331334

意図しない結果の回避:Bayes輻輳ゲームにおいてインセンティブが情報提供を支援する方法【JST・京大機械翻訳】

Avoiding Unintended Consequences: How Incentives Aid Information Provisioning in Bayesian Congestion Games

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発行年： 2022年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年03月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ユーザが様々なシステムパラメータの特定の知識を欠いているとき,それらの不確実性は,それらの意思決定において望ましくない偏差を作ることにつながる可能性がある。これを軽減するために,インフォームドシステムオペレータは,より好ましい行動を取るために彼らを説得するという希望で,情報を非情報化ユーザに選択するかもしれない。本研究では,並列ネットワーク上のBayes輻輳ゲームの文脈において,公開と真実の信号メカニズムを研究した。金銭的インセンティブの同時使用の有無で,信号政策が提供可能な利点に関する限界を提供した。情報を明らかにすることは,いくつかの設定においてシステムコストを減少できるが,それはまた,有害であり,そして,すべてにおける信号伝達より悪い性能を引き起こすことができることを見出した。しかし,信号伝達とインセンティブ機構の両方を利用することにより,システムオペレータは,改善のための類似の機会を提供しながら,情報を明らかにすることが性能を悪化させることを保証できる。これらの知見を,信号政策が提供できる利点について導いた閉形式限界から出現する。著者らは,インセンティブが使用されないとき,より多くの情報が性能を低下させることができる現象を説明する数値例を提供し,そして,インセンティブが使用されるとき,性能を改善した。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論 , 計算機網

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