Incentive Designs for Stackelberg Games with a Large Number of Followers\n and their Mean-Field Limits
Notice bibliographique
Résumé
We study incentive designs for a class of stochastic Stackelberg games with\none leader and a large number of (finite as well as infinite population of)\nfollowers. We investigate whether the leader can craft a strategy under a\ndynamic information structure that induces a desired behavior among the\nfollowers. For the finite population setting, under convexity of the leader's\ncost and other sufficient conditions, we show that there exist symmetric\n\\emph{incentive} strategies for the leader that attain approximately optimal\nperformance from the leader's viewpoint and lead to an approximate symmetric\n(pure) Nash best response among the followers. Leveraging functional analytic\ntools, we further show that there exists a symmetric incentive strategy, which\nis affine in the dynamic part of the leader's information, comprising partial\ninformation on the actions taken by the followers. Driving the follower\npopulation to infinity, we arrive at the interesting result that in this\ninfinite-population regime the leader cannot design a smooth ``finite-energy''\nincentive strategy, namely, a mean-field limit for such games is not\nwell-defined. As a way around this, we introduce a class of stochastic\nStackelberg games with a leader, a major follower, and a finite or infinite\npopulation of minor followers. For this class of problems, we establish the\nexistence of an incentive strategy and the corresponding mean-field Stackelberg\ngame. Examples of quadratic Gaussian games are provided to illustrate both\npositive and negative results. In addition, as a byproduct of our analysis, we\nestablish the existence of a randomized incentive strategy for the class\nmean-field Stackelberg games, which in turn provides an approximation for an\nincentive strategy of the corresponding finite population Stackelberg game.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».