When Nash Meets Stackelberg

斯塔克伯格竞赛 纳什均衡 最佳反应 数理经济学 计算机科学 风险主导 ε平衡 违反直觉 班级(哲学) 数学优化 博弈论 重复博弈 均衡选择 经济 数学 人工智能 哲学 认识论
作者
Margarida Carvalho,Gabriele Dragotto,Felipe Feijoo,Andrea Lodi,Sriram Sankaranarayanan
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
被引量:1
标识
DOI:10.1287/mnsc.2022.03418
摘要

This article introduces a class of Nash games among Stackelberg players (NASPs), namely, a class of simultaneous noncooperative games where the players solve sequential Stackelberg games. Specifically, each player solves a Stackelberg game where a leader optimizes a (parametrized) linear objective function subject to linear constraints, whereas its followers solve convex quadratic problems subject to the standard optimistic assumption. Although we prove that deciding if a NASP instance admits a Nash equilibrium is generally a [Formula: see text]-hard decision problem, we devise two exact and computationally efficient algorithms to compute and select Nash equilibria or certify that no equilibrium exists. We use NASPs to model the hierarchical interactions of international energy markets where climate change aware regulators oversee the operations of profit-driven energy producers. By combining real-world data with our models, we find that Nash equilibria provide informative, and often counterintuitive, managerial insights for market regulators. This paper was accepted by Chung Piaw Teo, optimization. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.03418 .
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