Abstrakt. Anläggningen plats spel har varit ett ämne av stort intresse för ekonomi, verksamhet forskning och datavetenskap, med början från den seminal arbete av Hotelling. Spatial anläggning plats modeller har framgångsrikt förutspått resultatet av konkurrens i en mängd olika scenarier. I en typisk anläggning plats spel, användare / kunder / röster kartläggs till ett metriska utrymme som representerar deras preferenser, och varje spelare väljer en punkt (facility) i det utrymmet. I de flesta lokaler plats spel som beaktas i litteraturen, antas användarna agera deterministiskt: med tanke på de faciliteter som väljs av spelarna, lockas användare till sin närmaste anläggning. Detta papper introducerar anläggning plats spel med probabilistisk attraktion, dubbade Shapley anläggning plats spel, på grund av en överraskande koppling till Shapley värdet. Den specifika attraktion funktion vi antar i denna modell är i linje med de senaste rönen i beteendeekonomi litteratur om val förutsägelse. Med tanke på denna modell, vårt första huvudsakliga resultat är att Shapley anläggning plats spel är potentiella spel, därför har de ren Nash jämvikt. Dessutom är det senare sant för alla kompakta användarutrymme, alla användare distribution över det utrymmet, och alla antal spelare. Observera att detta är i skarp kontrast till Hotelling anläggningen plats spel. I vårt andra huvudresultat visar vi att under antagandet att spelarna kan beräkna en ungefärlig bästa respons, ungefärlig jämvikt profiler kan läras effektivt av spelarna via dynamik. Vårt tredje huvudsakliga resultat är en bunden på priset på anarki i denna klass av spel, samt visar gränsen är tight. I slutändan visar vi att spelares utdelningar sammanfaller med deras Shapley-värde i ett koalitionsspel, där koalitionsvinster är användarnas sociala välfärd.
Ben-Porat & Tennenholtz REF använder en koppling till Shapley-värdet för att visa förekomsten av ren jämvikt genom ett potentiellt funktionsargument.
Shapley Facility Location Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}