Strategic decision in a two-period game using a multi-leader-follower approach. Part 1 – General setting and weighted Nash equilibrium
Notice bibliographique
Résumé
In the situation where a new player wants to join a group of players, which is interacting in a non-cooperative way through a generalized Nash game, this new player can face three different situations: playing together with the other players in a generalized Nash game, playing first and waiting for the response of the opponent group, or letting the group play first and act then as a follower.This two-period game can thus lead to a generalized Nash game, a single-leader-multi-follower game, or a multi-leader-single-follower game.Our aim in this couple of papers is to elaborate a decision-making strategy to help this new player when choosing the most beneficial game, beside the fact that he does not know what game the group of other players would like to select.This work, composed of a couple of papers, extends to n + 1 players the previous research of B. von Stengel (Games and Economic Behaviour -2010) done for a two-player symmetric duopoly game.In this first part, we present the main concepts, introduce in particular the new notion of weighted Nash equilibrium, and provide an adapted analysis in the case of a specific model.In the companion second part, the decision-making policy is developed and numerical simulations are conducted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».