Vi studerar problemet med att genomföra jämvikt av kompletta information spel i miljöer av ofullständig information, och ta itu med detta problem med hjälp av "recommender mekanismer". En rekommendationsmekanism är en mekanism som inte har befogenhet att genomdriva resultat eller tvinga fram deltagande, utan som endast har befogenhet att föreslå resultat på grundval av frivilligt deltagande. Vi visar att trots dessa begränsningar, rekommenderar mekanismer kan genomföra jämvikt av kompletta information spel i inställningar av ofullständig information under förutsättning att spelet är stor-dvs.. att det finns ett stort antal spelare, och alla spelares åtgärder påverkar någon annans payoff med högst ett litet belopp. Vårt resultat följer av en ny tillämpning av differentiell integritet. Vi visar att alla algoritmer som beräknar en korrelerad jämvikt av ett komplett information spel samtidigt uppfyller en variant av differential integritet-som vi kallar gemensam differential integritet-kan användas som en rekommendationsmekanism samtidigt som vi uppfyller våra önskade incitament egenskaper. Vårt huvudsakliga tekniska resultat är en algoritm för att beräkna a * Vi bekräftar tacksamt stödet från NSF Grant CCF-1101389. Vi tackar korrelerad jämvikt av ett stort spel samtidigt tillfredsställande gemensam differential integritet. Även om våra recommender mekanismer är utformade för att tillfredsställa spel-teoretiska egenskaper, vår lösning slutar med att tillfredsställa en stark integritet egendom också. Ingen grupp av spelare kan lära sig "mycket" om vilken typ av spelare som helst utanför gruppen från rekommendationerna i mekanismen, även om dessa spelare kolliderar på ett godtyckligt sätt. Som sådan, vår algoritm kan genomföra jämvikt av kompletta information spel, utan att avslöja information om de realiserade typerna.
Kearns m.fl. REF-studiespel där ingen spelares agerande kan påverka utdelningen av någon annan spelare med mer än en liten summa, och ge en algoritm som beräknar en korrelerad jämvikt samtidigt tillfredsställande starka incitament och integritetsgarantier.
Mechanism design in large games: incentives and privacy
{'venue': "ITCS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}