<< Пред. стр.

стр. 5
(общее количество: 15)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

"i, "j , "si I Wi , "s- i I W - i , "xij , ( si , s- i ) ? 0 .
dsi
достаточны для неманипулируемости механизма обмена. Т.е глобальный
максимум любого из f i (p ( si , s - i ), ri ) достигается при s i = ri .
*




41
Доказательство. Требования 1 и 2 данной теоремы – это
необходимые и достаточные условия существования локального
*
максимума функции Vi (ri , si , s -i ) при s i = ri .
Рассмотрим следующее выражение:
¶Vi m ¶f dx j i

(ri , s i , s - i ) = a i ( x i ( s i , s - i ), ri )
i
(s i , s -i ) .
¶s i j =1 ¶x ds i
j


Учитывая (1), можно записать
m e ¶f u dx ij
¶Vi ¶f i
(ri , s i , s - i ) = a e ii ( x i ( s i , s - i ), ri ) - i ( x i ( s i , s - i ), s i )u (s i , s -i ) .
¶s i j =1 e ¶x ¶x j u ds i
ej u
Знак левой части данного выражения определяется
¶ 2 fi dx j i
m
(6) (ri - ri )a i
*
( x i (ri * , s - i ), ri * ) (s i , s -i ) .
j =1 ¶x ¶k ds i
j i


где ri * лежит между ri и s i .
Анализируя (6), видно, что при выполненных условиях Спенса-
(F2b)6
Мирлиса (F2а) и и при
dx ij
"i, "j , "si I Wi , "s- i I W - i , "xij , ( si , s- i ) ? 0 функция не
Vi (ri , s i , s - i )
dsi
убывает при ri < s i , и не возрастает при ri > si . Т.е глобальный максимум
любого из f i (p ( si , s - i ), ri ) достигается при s i = ri .¦
*



Условия 1 и 2 теоремы 1 можно классифицировать как необходимые
условия неманипулируемости механизма обмена. Условие 3 является
достаточным для неманипулируемости механизма обмена при выполеных
условиях 1 и 2.
При выполнении данных условий, обозначим прибылькаждого АЭ
n i (ri , s - i ) = f i (p (ri , s - i ), ri ) .
Очевидно, что, с учетом (2):



6
Необходимо заметить, что если в условиях (F2а) и (F2b) взять произвольные знаки неравенств, то
смысл теоремы 1 не изменится. Изменятся лишь знаки неравенств для соответствующих

dx ij / ds i ( s i , s - i ) .
42
dn i ¶f
(ri , s - i ) = i ( x i (ri , s - i ), ri ) .
(7)
¶ri
dri
В соответствии с (F1) выражение (7) положительно. В литературе
функция n i (ri , s - i ) называется «информационной рентой» АЭ [91]. Из (7)
видно, что данная рента является возрастающей функцией от типа АЭ. Т.е.,
чем лучше тип АЭ, тем большую прибыль он получает от неполной
информированности центра о своем типе.
Так как в нашей модели условия индивидуальной рациональности
(ИР) не зависят от типа АЭ, можно нормализовать минимальную прибыль
для каждого АЭ , и записать ИР следующим образом:
(8) "i, "ri I Wi , "s- i I W - i , n i (ri , s- i ) ? 0 .
Механизм ОУ следует создавать таким образом, что бы прибыль
любого АЭ, в случае, если его тип окажется наихудшим из возможных для
него, была минимальна, т.е. не нарушала требования ИР:
"i, "s- i I W - i , n i (r i , s- i ) = 0 .
Следовательно, с учетом (7):
¶f i
ri

(9) n i (ri , s-i ) = o ( xi (t , s-i ),t )dt .
¶ri
ri


Выражение (9), вместе с теоремой 1 являются основными
результатами данного раздела. Они позволяют определить семейство
механизмов, в которых доминантой стратегией АЭ является сообщение
истинных заявок. Данные результаты получены из анализа УСС для АЭ.
Задача центра - выбрать из полученного семейства механизмов
оптимальный по заданному критерию. Конечное решение для каждой
задачи будет зависеть от вида критерия оптимальности, вида функций
полезности агентов, ограничений на ресурсы в системе, ограничений на
взаимодействия между агентами и т.д.

Кратко сформулируем результаты первой главы. В разделе 1.1
разработана теоретико-игровая модель обменной схемы, в рамках которой
обмен определен как процесс перераспределения ресурсов между
участниками активной системы, а обменная схема (множество вариантов

43
обмена) – как совокупность всех индивидуально рациональных
распределений ресурсов, достижимых в рамках заданных ограничений на
ресурс взаимодействие между агентами.
В разделе 1.2 задача обмена сформулирована как задача управления в
активной системе. В разделе 1.3 обоснована актуальность рассмотрения
задач теории активных систем (ТАС) как задач обмена. Приведен
сравнительный анализ классификации активных система (АС) и
классификации ОС. В раздел 1.4 рассмотрены основные математические
модели и методоы, которые могут быть использованы для построения
неманипулируемых механизмов для ОС. В разделе 1.5 дана общая
постановка задачи построения неманипулируемых механизмов обмена для
АС с неполной информированностью центра. Сформулирован общий
метод построения неманипулируемых механизмов обмена в активных
системах с неполной информированностью центра; получены
необходимые и достаточные условия неманипулируемости механизмов
обмена.




44
ГЛАВА II. НЕМАНИПУЛИРУЕМЫЕ МЕХАНИЗМЫ ОБМЕНА В
ДВУХЭЛЕМЕНТНЫХ АКТИВНЫХ СИСТЕМАХ
В данной главе производится анализ «базовых» обменных схем –
схемы, состоящих из двух агентов (рисунок 5).




Рис. 5. «Базовая» обменная схема
Относительная простота задач, сформулированных на основе данных
ОС, наглядность их решения, возможность представления немалого числа
фундаментальных задач из области математической экономики виде
подобных ОС – все это делает изучение простейших обменных схем
крайне актуальным. В разделе 2.1 строится модель ОС, соответствующая
модели АС для задача стимулирования. Доказывается эквивалентность
решений детерминированных задач стимулирования и обмена для
соответствующей ОС. Осуществляется переход от детерминированной ОС
к ОС с внутренней неполной информированностью центра – вводится тип
АЭ, не известный центру. Формулируются условия на зависимость
функции предпочтения АЭ от типа, при выполнении которых возможно
применение общего метода построения неманипулируемого механизма
обмена.
Раздел 2.2 посвящен построению механизмов ОУ в двухэлементных
ОС с внутренней неполной информированностью. Рассматриваются
дискретный и непрерывный методы построения механизмов ОУ.
Дискретный метод построения неманипулируемых механизмов обмена
основан на «графическом» анализе функций предпочтения агентов.
Непрерывный метод является частным случаем предложенного в разделе
1.5 общего метода построения неманипулируемых механизмов обмена.
Доказана эквивалентность двух предложенных методов.
Раздел 2.3 посвящен решению двухэлементных задач обмена без
иерархии. Предлагается метод решения подобных задач, основанный на

45
механизмах ОУ для аналогичных двухэлементных иерархических ОС.
Агенты самостоятельно распределяют между собой роли Ц и АЭ.
Определяется распределение ролей в зависимости от параметров ОС для
«квазиинтеллектуальных» (не производящих анализ сообщений
оппонента) и «интеллектуальных» (анализирующих сообщения оппонента)
агентов.
Полученные автором результаты, содержащиеся в данной главе, были
опубликованы в работах [33,34,36,39,41].


2.1. Представление задачи стимулирования в виде задачи обмена


Рассматривается задача стимулирования в АС, состоящей из центра
(Ц) и одного активного элемента (АЭ) [18,45,53]. Целевая функция центра
F(s , y) представляет собой разность между его доходом H(y) и
?
стимулированием s (y) АЭ. Целевая функция АЭ f(s , y) - разность между
? ?
стимулированием, получаемым от центра, и затратами c(y):
? ?
(10) F(s , y) = H(y) -s (y);

(11) f(s , y) = s (y) - c(y).
? ?
y I Y - действие АЭ.
Относительно параметров АС принимаем стандартные
предположения [18,45,53]:
А.1. 1) функция c(?) непрерывна по действию АЭ; 2) " y I Y c? (y) ? 0;
3) " y I Y, c?? (y) ? 0; 4) c(0) = 0.
А.2. Функции стимулирования кусочно-непрерывны и принимают
неотрицательные значения.
А.3. Функция дохода центра непрерывна по всем переменным и
достигает максимума при ненулевых действиях АЭ.
Задача синтеза оптимальной функции стимулирования заключается в
поиске допустимой системы стимулирования s * , имеющей максимальную
гарантированную эффективность K(s ) = min F(s , y), определяемую как
? ?
yIP ( s )


46
гарантированное значение целевой функции центра на множестве решений
? ?
игры Р(s ) = arg max f(s ,y):
yIY



(12) s * = arg max K(s ),
? ?
s IM
?


где М - множество систем стимулирования, удовлетворяющих
предположению А.2.
В [45,52] доказано, что решение задачи стимулирования в
рассматриваемой модели имеет вид

ic ( y * ) , y = y *
(13) s ( y ) = i
? ,
i 0, y ? y
*




где

(14) y* = arg max {H(y) – с(y)}.
yIY


Для рассмотрения действия АЭ как некоего ресурса, область его
возможных значений Y можно задать как отрезок [0,Y2]. Сформулируем
описанную задачу как задачу обмена. Схема состоит из двух участников
(центр и АЭ), один из которых - организатор обмена (центр) обладает
полной информированностью о параметрах обменной схемы. В схеме
имеются ресурсы двух типов – «деньги» и «действие». Наложены
ресурсные ограничения A = { y 01 + y 11 = Y1 ; y 0 2 + y 1 2 = Y2 }
Функция предпочтения центра записывается следующим образом:

(15) j 0 ( y 01 , y 0 2 ) = y 01 + H ( y 0 2 ) .

Функция предпочтения АЭ:

(16) j1 ( y 11 , y 1 2 ) = y 11 - c(Y2 - y 1 2 ) .

Ограничения индивидуальной рациональности достаточно просты –
IR(y0) = {"i = 0,1, j i ( yi ) ? j i ( yi )} .
0



Ограничений на возможность взаимодействия между Ц и АЭ также
нет – они могут осуществлять между собой трансферты ресурсов всех
типов, присутствующих в модели.

47
Начальное распределение ресурсов задано следующим образом - весь
ресурс первого типа сосредоточен у центра, весь ресурс второго типа – у
? Y1 0 o
АЭ: y = c
c 0 Y ?.
0
?
e 2o


Значения Y1 и Y2 выбираются таким образом, что бы рассматриваемая
модель могла соответствовать определению обменной схемы.
Запишем функции прибыли от обмена для центра:
(17) f 0 ( x1 , x 2 ) = j 0 (Y1 - x1 , x 2 ) - j 0 (Y1 ,0) = H ( x 2 ) - x1 ;

для АЭ:
(18) f1 ( x1 , x2 ) = j1 ( x1 , Y2 - x2 ) - j1 (0, Y2 ) = x1 - c( x2 ) .

Следует отметить, что заданные ограничения ИР можно достаточно
просто выразить через функции прибыли агентов от обмена:
IR={ f 0 ( x) ? 0; f 1 ( x) ? 0 }.
Из чего следует, что множество возможных вариантов обмена
задается следующими условиями:
(19)Х=
{ x = ( x1 , x 2 ) : x1 I [0, Y1 ] C [c( x 2 ), H ( x 2 )]; x 2 I [0, Y2 ] C arg{H ( x 2 ) - c( x 2 ) ? 0} }

Стандартный порядок функционирования в задаче стимулирования
[52] в терминах обменных схем можно сформулировать следующим
образом: центр предлагает АЭ некоторый набор вариантов обмена, из
которых АЭ выбирает наиболее выгодный с его точки зрения.
Предположим, что целью центра является максимизация его функции
полезности от обмена. Также примем, что в данной ОС выполнена
гипотеза благожелательности относительно поведения АЭ,
заключающаяся в том, что АЭ выбирает из множества решений игры
альтернативу, наиболее предпочтительную с точки зрения центра
[18,45,52].
Утверждение 1. Решение задачи обмена в рассматриваемой ОС
эквивалентно решению задачи стимулирования.


48
* *
Д о к а з а т е л ь с т во. Найдем точку x * = ( x1 , x 2 ) , в которой
достигается max f 0 ( x) .
В соответствии с принципом индивидуальной рациональности для АЭ
имеем:
(20) x1 ? c(x2).

Поэтому можно записать, что

(21) f 0 ( x1 , x2 ) ? H(x2) - c(x2).

Следовательно для центра оптимальным будет обмен в точке
* *
x * = ( x1 , x 2 ) , где
*
(22) x2 = arg max {H ( x2 ) - c( x2 )} ,
x2 I[ 0 ,Y2 ]



что эквивалентно (14), а x1*= c(x2*), что эквивалентно (13).¦
Итак, предположим, что целью центра является максимизация его
функции полезности от обмена. Также примем, что в данной ОС
выполнена гипотеза благожелательности относительно поведения АЭ,
заключающаяся в том, что АЭ выбирает из множества решений игры
альтернативу, наиболее предпочтительную с точки зрения центра
[18,45,52].
Предположим, что целью центра является максимизация его функции
полезности от обмена. Также примем, что в данной ОС выполнена
гипотеза благожелательности относительно поведения АЭ,
заключающаяся в том, что АЭ выбирает из множества решений игры
альтернативу, наиболее предпочтительную с точки зрения центра
[18,45,52].
Утверждение 1 устанавливает эквивалентность задачи
стимулирования задаче обмена в детерминированных АС при некоторых
требованиях к множествам возможных значений трансфертов ресурсов.


49
Приведенное выше решение детерминированной задачи обмена
можно изобразить графически, используя ящик Эджворта. На левой части
рисунка 6 он изображен в «классическом» виде – в координатах ресурсов с
изображением линий равных предпочтений для каждого из агентов. На
правой части рисунка 6 он изображен в преобразованном виде – в
координатах трансфертов, с изображением линий равной полезности для
каждого агентов.

х1
АЭ
0
y
y*
j1 ( y ) = j1 ( y 0 ) f 0 ( x) = 0
f1 ( x ) = 0

х*
j0 ( y) = j 0 ( y )
0



Ц х2


Рис. 6. Задача стимулирования как задача обмена

На обоих рисунках кривые f 0 ( x) = 0 (или j 0 ( y ) = j 0 ( y 0 ) ) и f 1 ( x) = 0
(или j1 ( y ) = j1 ( y 0 ) ) характеризуют ограничения ИР для центра и АЭ
соответственно. Затемненная область показывает множество возможных
* *
вариантов обмена. Точка x * = ( x1 , x 2 ) (или у*), являющаяся решением
рассматриваемой выше задачи, лежит на кривой f 1 ( x) = 0 , показывая, что
прибыль АЭ от обмена нулевая. АЭ соглашается на данный обмен только
благодаря введенной гипотезе благожелательности.
Введем неопределенность в рассматриваемую модель ОС, следующим
образом. Пусть функция затрат АЭ зависит от параметра r*, который
может принимать значения из интервала ? = [rmin,rmax]. Точное значение
данного параметра известно АЭ, а центр знает лишь диапазон возможных
его значений (с некоторого момента далее мы будем считать, что центр
также знает вероятностное распределение параметра на данном отрезке).
Задачей центра является поиск вариантов обмена, максимизирующих
некий критерий эффективности – критерий эффективности обмена K(x1,x2).


50
Это полностью соответствует постановке задачи построения механизма
ОУ для ОС, введенной в предыдущей главе.
Для решения поставленной задачи необходимо уточнить вид функции
полезности от обмена для АЭ. Для этого введем следующие
предположение относительно функции c(y,r):
А.4. " rI ?, " х2 I Х
1) c(х2,r) непрерывна по r;
dc( x2 , r )
2) < 0;
dr
d 2 c( x2 , r )
3) < 0;
dx2 dr
4) c(х2,r) удовлетворяет А.1.
Содержательно, данное условие прежде всего показывает, что, чем

<< Пред. стр.

стр. 5
(общее количество: 15)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>