ゲーム理論

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繰り返しスタッケルベルグゲームにおいて、フォロワーがリーダーの戦略を過去の行動から推論する場合、推論しやすい戦略を採用することで、リーダーは長期的なパフォーマンスを向上させることができる。

部分的に情報を持つ有権者が敵対的な選好を持ち、連携して行動できる場合、情報に基づいた多数決による意思決定は、多数派の割合がある閾値を超えた場合にのみ可能となる。

資源競争ゲームである宝くじ大佐ブロットゲームにおいて、先手プレイヤーが最適な戦略を採用した場合、後手プレイヤーの戦略によっては、両プレイヤーが同時に行動する場合のナッシュ均衡よりも高い利得を得られる可能性がある。

共有資源をめぐる競争環境において、協力は常に最良の戦略とは限らず、資源の特性やコミュニケーションコストに応じて、単独行動、一部プレイヤーによる提携、全体提携など、様々な状況下で安定した提携形態が変化する。

安定したグランドコアリション（全員参加の提携）形成には、単にコア（全員にとって満足できる利得分配）が存在するだけでは不十分であり、初期状態からコア要素への支配関係、特に複数の不満提携への同時利得改善が不可欠である。

ログ線形学習を用いることで、ポテンシャルゲームにおいて効率的なナッシュ均衡に有限時間で収束できる。

ヘテロジニアス・チーム・ゲームにおいて、チーム内の異なる役割を持つ選手の協調を考慮した最適なex ante均衡を効率的に見つける手法を提案する。

ドローンAliceとの通信を認証するためにBobは、Aliceの位置を変えながらチャレンジを送り、Aliceの応答を検証する。Trudy は偽の応答を送ることで認証を突破しようとする。この問題をゲーム理論的に最適化し、エネルギー消費を抑えつつ高い認証性能を実現する。

特性関数形式ゲーム(必ずしも効用移転可能ではない)の核を公理化する3つの新しい結果を提供する。この演習の新しい点は、「非水平性」や「均衡性」などの制限なしに、そのような全てのゲームのクラスを対象としていることである。

非対称ゲームにおける進化的に安定な戦略(ESS)の定義は複数存在し、それらの定義と動的安定性の関係を明らかにした。また、情報理論の概念を用いてESS の意味づけを行った。

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