Core Concepts
Ein dynamischer Vergütungsmechanismus kann entwickelt werden, um die Gleichgewichtspunkte eines gekoppelten exogenen Systems und der Bevölkerung zu stabilisieren, ohne die Lernregel der Agenten zu kennen.
Abstract
Der Artikel betrachtet eine große Population von Lernagenten, die nichtkooperativ Strategien aus einem gemeinsamen Satz auswählen und damit die Dynamik eines exogenen Systems (ES) beeinflussen, das stabilisiert werden soll. Der Ansatz besteht darin, einen dynamischen Vergütungsmechanismus zu entwerfen, der in der Lage ist, das Strategieprofil der Population zu formen und damit den Zustand des ES zu beeinflussen, indem Anreize für bestimmte Strategien innerhalb von Budgetgrenzen geboten werden.
Unter Verwendung systemtheoretischer Passivitätskonzepte werden Bedingungen etabliert, unter denen ein Vergütungsmechanismus systematisch konstruiert werden kann, um die globale asymptotische Stabilisierung des Gleichgewichts des ES sicherzustellen. Im Vergleich zu früheren Ansätzen, die ursprünglich im Kontext der sogenannten Epidemie-Populationsspiele untersucht wurden, ermöglicht die hier vorgeschlagene Methode realistischere Epidemiemodelle und andere Arten von ES, wie z.B. Räuber-Beute-Dynamiken.
Die Stabilisierung wird mit Hilfe einer Lyapunov-Funktion nachgewiesen, die nützliche Grenzen für die Übergangsvorgänge liefert.
Stats
Die Übertragungsrate der Krankheit hängt nichtlinear von den Strategien der Agenten ab.
Der Zielpopulationsgleichgewichtszustand x* minimiert die Übertragungsrate unter Einhaltung einer Budgetbeschränkung.
Der Spitzenwert der infizierten Population ist auf unter 10% beschränkt.
Quotes
"Ein dynamischer Vergütungsmechanismus kann entwickelt werden, um die Gleichgewichtspunkte eines gekoppelten exogenen Systems und der Bevölkerung zu stabilisieren, ohne die Lernregel der Agenten zu kennen."
"Die Stabilisierung wird mit Hilfe einer Lyapunov-Funktion nachgewiesen, die nützliche Grenzen für die Übergangsvorgänge liefert."