Mycket arbete i AI handlar om valet av lämpliga åtgärder i en given (känd eller okänd) miljö. Men sättet att välja en lämplig åtgärd när man möter andra agenter är ganska oklart. De flesta arbete i AI antar klassiska spel-teoretiska jämviktsanalys för att förutsäga agent beteende i sådana inställningar. Detta tillvägagångssätt ger oss dock ingen garanti för agenten. I detta dokument inför vi en säkerhetsanalys för konkurrens. Detta tillvägagångssätt överbryggar klyftan mellan den önskade normativa AI-metoden, där en strategi bör väljas för att garantera en önskad vinst och jämviktsanalys. Vi visar att en säkerhetsstrategi kan garantera det värde som erhållits i en Nash-jämvikt, i flera klassiska datorvetenskapliga inställningar. Sedan diskuterar vi begreppet konkurrenskraftiga säkerhetsstrategier och illustrerar dess användning i en decentraliserad lastbalanseringsinställning, som är typisk för nätproblem. I synnerhet visar vi att när vi har många agenter är det möjligt att garantera en förväntad vinst som är en faktor på 8/9 av den vinst som erhålls i en Nash-jämvikt. Vår diskussion om konkurrenssäkerhetsanalys för decentraliserad lastbalansering utvecklas ytterligare för att hantera många kommunikationslänkar och godtyckliga hastigheter. Slutligen diskuterar vi utvidgningen av ovanstående koncept till Bayesianska spel, och illustrerar deras användning i en grundläggande auktioner installation.
I REF studeras strategier på säkerhetsnivå.
Competitive Safety Analysis: Robust Decision-Making in Multi-Agent Systems
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 17, pages 363-378, 2002', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}