전략적 모호성이 글로벌 게임에 미치는 영향: 모호한 정보와 저품질 정보의 차이점 분석
본 논문은 불완전 정보를 가진 글로벌 게임에서 전략적 모호성이 미치는 영향을 분석하고, 특히 모호한 정보와 저품질 정보의 차이점을 명확히 밝히고 있습니다.
품질 정보를 활용한 아이템 판매: 설득을 통한 수익 극대화 메커니즘 설계
판매자가 품질 정보를 전략적으로 공개하여 구매자를 설득하고 수익을 극대화하는 메커니즘을 제시합니다.
확률적 광범위 형태에서의 의사 결정 I: 확률적 의사 결정 포리스트
본 논문에서는 확률적 게임 및 의사 결정 문제를 광범위한 형태로 통합적으로 이론화하기 위한 새로운 접근 방식으로, 확률적 의사 결정 포리스트 이론을 제시합니다.
대규모 게임에서의 연결성: 거의 모든 대규모 게임은 순수 내쉬 균형에 수렴한다
대규모 게임에서 무작위로 선택된 게임이 순수 내쉬 균형을 가질 경우, 해당 게임은 거의 항상 연결된 게임이 된다. 즉, 대부분의 대규모 게임에서 단순한 적응형 역학을 통해 순수 내쉬 균형에 도달할 수 있다.
대규모 게임에서의 균형 수렴: 유한 플레이어 게임의 랜덤화 전략을 고려한 분석
유한 플레이어 게임 시퀀스의 Nash 균형의 약한 극한은, 해당 시퀀스가 수렴하는 무한 플레이어 게임의 Nash 균형에 의해 유도된다.
조건부 이벤트가 있는 토폴로지 없는 유형 구조
본 논문에서는 조건부 이벤트가 있는 경우 토폴로지 가정 없이 유형 구조를 구축하여, 기존 연구의 한계를 극복하고 유형 구조의 보편성을 확립합니다.
가위바위보 변형 게임의 내쉬 균형: 그래프 이론적 특성과 n ≤ 7 게임 분석
본 논문은 가위바위보 게임을 n개의 전략을 가진 게임으로 일반화하고, 모든 전략이 0이 아닌 확률을 갖는 내쉬 균형을 중심으로 그 특성을 분석하며, 특히 n ≤ 7일 때 가능한 모든 게임을 분류하고 그래프 이론적 속성을 탐구합니다.
견고한 견고성: 모호성 집합의 선택이 중요한 이유
본 논문에서는 맥스민 메커니즘 설계에서 모호성 집합의 중요성을 강조하며, 최적 메커니즘으로 여겨지는 것들이 실제로는 모호성 집합의 작은 변화에도 성능이 크게 저하될 수 있음을 보여줍니다.
멀티플레이어 환경에서의 일반 로또 블로토 게임 분석
본 논문은 비대칭 예산을 가진 멀티플레이어 환경에서의 일반 로또(GL) 게임에 대한 포괄적인 분석을 제시하며, 내쉬 균형의 존재 및 특성을 규명하고 단일 및 다중 전장 시나리오 모두에서 균형의 독특성을 탐구합니다.
복권식 Blotto 게임에서의 선점자 우위: Stackelberg vs. Nash 균형 분석
본 논문에서는 자원 경쟁 모델링에 널리 사용되는 복권식 Blotto 게임을 Stackelberg 게임 이론을 통해 분석하여, 선점자(leader)가 전략적 우위를 확보하는 방법과 조건을 제시합니다.
