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改进安全游戏中对抗人类对手的资源分配策略:一项扩展研究。 (英语) Zbl 1270.91015号

摘要:近年来,Stackelberg游戏因其在现实世界安全方面的部署而备受关注。这些系统中的大多数,如ARMOR、IRIS和GUARDS,都采用了标准的博弈论假设,即对手是完全理性的,这是博弈论文献中的标准假设。由于人类对手的有限理性,这种假设在现实安全问题中可能不成立,这可能会降低这些系统的有效性。
在本文中,我们重点放松了Stackelberg安全游戏中完全理性对手的不切实际的假设。特别是,基于人类决策中的两个基本理论/方法:前景理论(PT)和随机离散选择模型,我们提出了人类对手行为的新数学模型。我们还提供了调整这些新模型参数的方法。此外,受等级相关期望效用理论的启发,我们提出了对标准量子响应模型的修改。然后,我们开发有效的算法来计算安全部队在对抗不同模型的对手时的最佳响应。为了评估新模型的有效性,我们使用网络游戏对人类受试者进行了综合实验,将其与文献中先前提出的模型进行比较,以解决对手的完美理性假设。
我们的实验结果表明,与之前的完全理性假设相比,受试者的反应更符合我们新模型的假设。我们还表明,在放松完全理性假设方面,新的随机离散选择模型产生的防御策略优于之前的主要竞争者。此外,在一组单独的实验中,我们展示了改进的随机模型(QRRU)相对于标准模型(QR)的优势。

MSC公司:

91A26型 博弈论中的理性与学习
91A35型 博弈决策理论
91A65型 分级游戏(包括Stackelberg游戏)
91A90型 实验研究
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全文: 内政部 链接