可以给一个revelation principle具体的例子吗
时间: 2024-03-19 10:40:09 浏览: 28
好的,这里给一个简单的例子。
假设有两个人Alice和Bob,他们要参加一个关于商品拍卖的博弈。Alice和Bob都有一个私人估价,表示他们认为该商品的价值。然而,他们互相不知道对方的估价。他们需要分别选择一个报价,以尽可能地接近商品价值,而且最后得到商品的人是那个出价最高的人。
现在,我们可以使用揭示原理来转换这个博弈。假设Alice和Bob都将他们的私人估价公开揭示,并且他们都知道对方的估价。然后,他们可以选择一个策略组合——在给定对方估价的情况下,使用最优的出价策略。这个转化后的博弈就是一个揭示博弈。
通过这种方式,我们可以更容易地分析博弈的最优策略和结果。同时,这个例子也说明了揭示原理的作用:通过揭示私人信息,可以将博弈转化为一个更简单和易于分析的形式。
相关问题
博弈论revelation principle是什么
博弈论中的揭示原理(Revelation Principle)是指,对于任何一个博弈,存在一个等价的,每个玩家只能选择策略组合而不是单个策略的博弈。换句话说,每个玩家可以选择一组策略,而不是单独选择策略。这个等价的博弈称为揭示博弈,而这个原理称为揭示原理。
揭示原理可以帮助我们研究有关信息不对称的博弈,其中每个玩家拥有不同的信息,而这些信息可以影响他们的策略选择。通过将玩家的信息公开揭示,我们可以将博弈转化为揭示博弈,从而更容易地研究这些博弈。揭示原理在博弈论中被广泛应用,尤其是在拍卖、机制设计和合同理论等领域。
We consider a persuasion problem between a sender and a receiver where utility may be nonlinear in the latter’s belief; we call such receivers risk conscious. Such utility models arise when the receiver exhibits systematic biases away from expected utility maximization, such as uncertainty aversion (e.g., from sensitivity to the variance of the waiting time for a service). Because of this nonlinearity, the standard approach to finding the optimal persuasion mechanism using revelation principle fails. To overcome this difficulty, we use the underlying geometry of the problem to develop a convex optimization framework to find the optimal persuasion mechanism. We define the notion of full persuasion and use our framework to characterize conditions under which full persuasion can be achieved. We use our approach to study binary persuasion, where the receiver has two actions and the sender strictly prefers one of them at every state. Under a convexity assumption, we show that the binary persuasion problem reduces to a linear program and establish a canonical set of signals where each signal either reveals the state or induces in the receiver uncertainty between two states. Finally, we discuss the broader applicability of our methods to more general contexts, and we illustrate our methodology by studying information sharing of waiting times in service systems翻译一下
我们考虑一个发件人和接收者之间的说服问题,其中接收者的效用可能在其信念中是非线性的;我们把这样的接收者称为风险感知者。这种效用模型出现在接收者偏离预期效用最大化的系统性偏差中,例如不确定性规避(例如,对于等待服务的等待时间方差的敏感性)。由于这种非线性,使用启示原则寻找最优说服机制的标准方法失败了。为了克服这个难点,我们利用问题的基本几何形状,开发了一个凸优化框架来找到最优的说服机制。我们定义了完全说服的概念,并使用我们的框架来表征实现完全说服的条件。我们使用我们的方法研究了二元说服问题,其中接收者有两个行动,发件人在每个状态下都严格偏好其中一个。在凸性假设下,我们证明了二元说服问题可以简化为线性规划,并建立了一个规范信号集,其中每个信号要么揭示状态,要么在接收者两个状态之间引起不确定性。最后,我们讨论了我们的方法对更一般情境的广泛适用性,并通过研究服务系统中等待时间的信息共享来说明我们的方法论。
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