[发明专利]一种两个Agent的子博弈完美纳什均衡拿取方法

说明书

本发明公开了一种两个Agent的子博弈完美纳什均衡拿取方法,其特征在于，包括如下步骤：1）选取物品分配；2）物品排序；3）获取最终集合和4）拿取物品。这种方法可在并行分配制度下，使两个Agent都满意，从而达到子博弈完美纳什均衡。

技术领域

本发明涉及人工智能及计算经济学技术，具体是一种两个Agent的子博弈完美纳什均衡拿取方法。

背景技术

如何在自私的Agent之间分配资源一直是经济学研究领域中的一个重要问题，传统的经济学相关研究侧重于利用数学模型描述各种“好”的分配方案概念，并在相应的模型中分析理想的分配方案是否存在，但这些工作忽略了在现实中得到这些所谓好的分配方案的效率问题，可计算理论与人工智能技术提供计了解决这一类问题的有效途径，即用实际可操作的步骤与程序在可控的时间内得到满足预先定义的经济或社会需求的分配结果，近年来，多个Agent资源分配已成为计算机科学和人工智能领域的研究热点。

一般而言，各种资源分配问题可以按照以下四个标准进行分类：(a)待分配的资源是可分割的还是不可分割的；(b)分配方式是集中式的还是非集中式的；(c)是追求经济效益还是社会平等；(d)是否允许货币支付或转移，对于(b)，集中式机制要求各自利Agent一次性地将其全部偏好信息提交给某个分配程序，然后由该程序独立地产生最后的分配结果，在非集中式的机制下，资源的分配过程往往含有多个回合，而在每个回合中各Agent需要与分配程序进行互动以透露自身偏好的部分信息。

在文献Fair Division under Ordinal Preferences:Computing Envy-FreeAllocations of Indivisible Goods中，Bouveret S和Endriss U介绍了许多分配不分割物品的集中式方法，在这些方法中，多Agent被要求充分显示他们对某些物品的偏好信息给机制决策者，即：计算最终分配结果的人，并且为分配给他们的资源支付一定的价格，然而，这些方法有一些缺点和局限性：

(1)在多项式时间内，诱导分配过程和优胜者判定问题是无法解决的；

(2)多Agent必须揭示他们的全部偏好，但他们可能不愿意这样做，有时诱导分配过程是不受欢迎的；

(3)在现实世界很多场合中，例如，给学生分配课程，给失业者提供就业培训机会等，资源必须被无偿分配，而货币支付是不可能的或不受欢迎的。

在文献The undercut procedure:an algorithm for the envy-free divisionof indivisible items中，Brams等人采用了一种类似切蛋糕协议的制度来分配不可分割的物品，然而，这个制度通常适用于只有两个Agent的时候，当Agent的数量超过三个及以上时，就无能为力了；在文献From cake-cutting to dispute resolution中，Bouveret和Lang研究了一种串行的无诱导分配制度，通过应用这个制度，任何数量的物品都可以分配给任意数量的Agent，要执行串行分配制度需输入一个预先给定的Agent序列，当分配过程开始时，多Agent按顺序轮流选择自己最喜爱的物品，虽然串行分配机制不需要Agent显示其全部的偏好关系，但它仍有一些局限：

(1)实现最大的功利主义社会福利的最优Agent序列与实现最大的平等主义社会福利的最优Agent序列不同；

(2)如何找出最优序列来实现最大的功利或平等主义下的社会福利被推测是NP-hard问题；

(3)在许多情况下，例如分配公共资源，对身份敏感的分配制度是不受欢迎的，因为他们的中立性受到质疑。