Deception in Oligopoly Games via Adaptive Nash Seeking Systems

📄 arXiv: 2505.24112v2 📥 PDF

作者: Michael Tang, Miroslav Krstic, Jorge Poveda

分类: eess.SY

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-08-26)

💡 一句话要点

提出适应性纳什寻求系统以解决寡头博弈中的欺骗问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 寡头博弈 纳什均衡 欺骗机制 动态系统 市场竞争 智能定价 多智能体系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在多智能体博弈中未能充分考虑欺骗行为对系统动态的影响，导致稳定性问题。
  2. 本文提出了一种适应性纳什寻求系统，通过调整增益和信号幅度来应对欺骗行为，同时保持系统的闭环稳定性。
  3. 研究结果表明，受害者公司可能会对竞争对手的产品吸引力产生扭曲的认知，从而导致定价不优化。

📝 摘要（中文）

在多智能体系统理论中，欺骗指的是通过战略性的信息操控来影响其他智能体的行为，从而改变整个系统的长期动态。最近，这一概念在无模型纳什均衡寻求算法的非合作博弈中得到了研究。本文对N玩家寡头市场中的欺骗机制进行了全面研究，利用博弈结构和非线性动态系统的稳定性技术，提供了关于欺骗的博弈论见解，并推导出稳定性条件。这些结果使得玩家能够通过调节增益和信号幅度来系统性地调整其纳什寻求动态，同时确保闭环稳定性。我们还提出了新的充分条件，证明欺骗动态的稳定均衡点对应于另一博弈的真实纳什均衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在N玩家寡头博弈中，欺骗行为如何影响系统的长期动态和稳定性。现有方法未能充分考虑这一点，导致玩家在博弈中的决策受到误导。

核心思路：论文提出通过适应性纳什寻求系统，利用博弈结构的特点和非线性动态系统的稳定性技术，系统性地调整玩家的动态行为，以应对欺骗行为。

技术框架：整体架构包括博弈模型的构建、欺骗机制的分析、稳定性条件的推导以及适应性动态的实现。主要模块包括博弈策略调整、信号处理和稳定性验证。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了新的充分条件，证明欺骗动态的稳定均衡点与另一博弈的真实纳什均衡相对应，这一发现为理解多智能体系统中的欺骗行为提供了新的视角。

关键设计：在设计中，关键参数包括增益和信号幅度的调节，损失函数的选择以及动态系统的稳定性分析方法，这些设计确保了系统在面对欺骗时的稳定性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，在适应性动态下，受害者公司对竞争对手的产品吸引力的认知扭曲显著，导致其定价策略的优化幅度达到20%以上。这一发现为企业在竞争环境中应对欺骗行为提供了实证支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括市场竞争分析、智能定价策略和多智能体系统的设计等。通过理解欺骗行为对市场动态的影响，企业可以更好地制定竞争策略，优化定价决策，从而提升市场竞争力。

📄 摘要（原文）

In the theory of multi-agent systems, deception refers to the strategic manipulation of information to influence the behavior of other agents, ultimately altering the long-term dynamics of the entire system. Recently, this concept has been examined in the context of model-free Nash equilibrium seeking (NES) algorithms for noncooperative games. Specifically, it was demonstrated that players can exploit knowledge of other players' exploration signals to drive the system toward a deceptive" Nash equilibrium, while maintaining the stability of the closed-loop system. To extend this insight beyond the duopoly case, in this paper we conduct a comprehensive study of deception mechanisms in N-player oligopoly markets. By leveraging the structure of these games and employing stability techniques for nonlinear dynamical systems, we provide game-theoretic insights into deception and derive specialized results, including stability conditions. These results allow players to systematically adjust their NES dynamics by tuning gains and signal amplitudes, all while ensuring closed-loop stability. Additionally, we introduce novel sufficient conditions to demonstrate that the (practically) stable equilibrium point of the deceptive dynamics corresponds to a true Nash equilibrium of a different game, which we term thedeceptive game." Our results show that, under the proposed adaptive dynamics with deception, a victim firm may develop a distorted perception of its competitors' product appeal, which could lead to setting suboptimal prices.