会议简介：伴随计算机和经济交叉领域的蓬勃发展，计算经济学将经济学的视角引入计算机科学的设计模式中，这种方式正在一步步促进计算机科学的深度发展。基于此，CCF计算经济学专业组将于2023年1月14日在中国人民大学举办第二届网络经济博弈论坛。此论坛是网络、计算经济学及博弈论等相关主题的单日研讨会，聚焦于算法博弈论、信息与计算社会科学、互联网经济学、网络博弈等相关的前沿研究领域。

会议地点：文化大厦（海淀区中关村大街59号，中国人民大学东门外北侧约50米）

邓小铁（北京大学讲席教授，CCF计算经济学专业组主任）、洪永淼（中国科学院大学经济与管理学院院长，教授）、文继荣（ 中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长、信息学院院长，教授，CCF常务理事）、陆品燕（上海财经大学教授，CCF计算机经济学专业组常务委员）、颜伟鹏（京东集团副总裁、京东零售技术委员会主席）、沈伟伟（京东集团副总裁、全渠道生态部负责人）、于鲲（ 京东五星电器集团CEO）、朱垒磊（智唐科技CEO，CCF计算经济学专业组副主任）、曹志刚（北京交通大学教授，CCF计算经济学专业组常务委员）、张博宇（ 北京师范大学教授）、李戎（中国人民大学教授）、刘潇（清华大学副教授，CCF计算经济学专业组常务委员）、祁琦（中国人民大学副教授，CCF计算经济学专业组秘书长）、吴泽南（北京大学副教授）、孔雨晴（ 北京大学助理教授）、李博（北京大学助理教授，CCF计算经济学专业组常务委员）、杨耀东（北京大学助理教授）、王子贺（中国人民大学助理教授）、程郁琨（苏州科技大学教授，CCF计算经济学专业组副主任）、徐根玖（西北工业大学教授，CCF计算经济学专业组常务委员）、张海峰（中国科学院自动化研究所副研究员，CCF计算经济学专业组常务委员）、沈蔚然（中国人民大学助理教授）、房智轩（清华大学助理教授）

嘉宾名单持续更新中

政府与市场主体心理因素的经济影响及其测度

报告人：洪永淼，中国科学院大学经济与管理学院院长，教授

摘要：政府与市场之间的关系是经济学中的“世界性难题”。在探讨政府与市场关系过程中，政府和经济主体的心理因素具有重要的经济影响，特别是影响政府政策的传导机制与政策效应。定量测度心理因素是科学研究心理因素的经济影响的前提与基础。本讲座首先介绍经济学中的心理因素，进而探讨预期与经济政策之间的关系，并通过具体例子说明如何测度经济学中的心理因素。

京东视角下的全渠道零售

报告人：颜伟鹏，京东集团副总裁、京东零售技术委员会主席

摘要：当前消费需求、场景、渠道均已发生本质变化，零售业进化到全渠道融合创新时代。京东依托自身供应链和流量优势，正在进行全渠道零售业务布局，过程中会面临很多业务和技术挑战，京东期待与业界和学界共同探讨、广泛合作，并携手促进零售行业技术的发展。

第一价格拍卖的效率问题

报告人：陆品燕，上海财经大学教授，CCF计算经济学专业组常务委员

摘要：该报告会介绍作者最近的一个学术成果：解决了拍卖理论与计算经济学中一个长期悬而未决的学术难题——第一价格拍卖（或其等价的形式，荷兰式拍卖）的效率问题。论文证明了在第一价格拍卖的任意实例中，拍卖分配所得效率至少是最优分配所得效率的86.47%；并且存在某些实例，使得该比例恰好达到86.47%。换言之，86.47%是关于第一价格拍卖效率的准确刻画，而不仅仅是一个估计值，因此彻底解决了这个学术难题。这个看起来有点奇怪的数86.47%其实是四舍五入的结果。它的精确值是一个数学上非常漂亮的数1-1/e^2，其中e≈2.71828被称为自然对数，是一个在数学和自然科学中无所不在的重要常数；自然对数在拍卖效率刻画中的再次出现，也让人感到数学的神奇。这篇论文长达90多页，作者在论文中发展了一整套全新的数学理论来解决这个问题，其中很多技术和观点可在将来被用来解决其它相关的问题。

多智能体博弈均衡新挑战

报告人：邓小铁，北京大学讲席教授，CCF计算经济学专业组主任

摘要：从分布式网络博弈认知、动态有限理性计算、强化学习方法设计及数字经济案例分析多个角度讨论多智能体博弈均衡计算理论的若干基础问题及其进展。

去中心化的竞争性多战场竞赛

报告人：吴泽南，北京大学助理教授
摘要：本文聚焦双人多战场竞赛，其中参赛者的努力成本函数不同，同时每个战场为参赛者提供的获胜价值也不尽相同。战场中的竞争通过广义塔洛克竞赛进行刻画。每个战场的组织者可以依据参赛者的身份实施差别对待，从而改变竞争双方之间的相对平衡。战场的组织者同时宣布各自的比赛规则，随后两位参赛者决定他们在各个战场的努力和付出。我们证明，这一去中心化的竞争性多战场竞赛存在唯一子博弈完美纳什均衡。均衡时，每位参赛者在每个战场中具有相同的获胜概率。

带顽固者的离散网络舆情演化动态

报告人：张博宇，北京师范大学教授

摘要：我们考虑任意网络上的带有顽固者和从众者的离散观点动力学模型，其中顽固者的观点不会受到外界的影响，而从众者会和大多数邻居的观点保持一致。上述观点动力学可以转化为等价的网络演化博弈模型，并且一定存在稳定的纯策略纳什均衡。但是如果从众者以一定概率观测到邻居的观点，则系统至多存在一个纯策略纳什均衡，并且该均衡在同步和异步最优反应动态下都是全局稳定的。不同网络上的仿真结果证实，有限信息会显著影响观点动力学的演化的结果，并且在稳定均衡处不同观点的参与人会形成聚集。

理性度量的一致性

报告人：刘潇，清华大学副教授，CCF计算经济学专业组常务委员

摘要：个体理性在现代经济学理论中占有核心地位，而如何度量理性一直是一个颇具挑战性的问题。特别的，个体在不同领域和行为上的理性程度程度是否一致，是一个开放的问题。结合消费者在大型连锁超市的购买行为和实验数据，我们直接检验了有关理性度量的三个重要问题：（1）外生有效性：消费者在经济学实验中的理性程度能否预测超市实际购买行为的理性；（2）交叉有效性：在经济学实验中，消费者风险偏好与社会偏好上的理性程度是否一致；（3）是什么导致了理性度量一致性的不对称？

抽卡销售的机制设计与分析

报告人：房智轩，清华大学助理教授

摘要：抽卡销售是一种在互联网上流行的概率销售方式。顾客每次购买一张抽卡券，并以特定概率得到最终奖品。我们用马尔科夫决策过程（MDP）建模这种销售方式，并且发现最大利润的抽卡机制必须满足巨鲸属性，即顾客只要参与购买，其最优购买策略必须是持续至买到奖品为止。我们讨论了抽卡销售与经典拍卖问题的对应关系，并进一步研究了多物品、多时间窗口的抽卡销售设计。基于这些结果，我们以区块链的共识证明机制（包括PoW与POS机制）为案例，详细讨论了共识证明环节的最优参数设计。

无验证下的信息收集与汇总

报告人：孔雨晴，北京大学助理教授

摘要：“你喜欢吃北京烤鸭吗?”“你对这个产品打几分?”收集人群的反馈往往是必不可少的流程。同伴预测问题 [Miller, Resnick, Zeckhauser 2004]探讨了在反馈是主观且无法被验证的情况下，如何设计恰当的奖励机制激励反馈者提供诚实的反馈，哪怕他是少数派。然而，过去的同伴预测机制往往需要先验知识，或者需要较高的样本复杂度，本次报告将会介绍第一个只需少量问题的诚实占优同伴预测机制 [Kong 2020]，以及如何运用同伴预测思想无先验学习思考等级 [Kong and Schoenebeck 2018, Kong Li Zhang Huang Wu 2022]。

固定价格机制在双边交易中的社会福利保证

报告人：王子贺，中国人民大学助理教授

摘要：我们研究固定价格机制在双边交易中能够实现的社会福利。当我们只知道买家的估值分布时，最优的固定价格机制能够保证社会福利的比值位于[0.7, 0.739]之间。如果我们同时知道买家和卖家的估值分布，最优的固定价格机制能够保证社会福利的比值至少是0.7，改进了之前的最佳结果1 - 1/e + 0.0001。

博弈智能与多级库存管理

报告人：杨耀东，北京大学助理教授

摘要：后疫情时代，供应链管理发挥着越来越重要的作用在全球经济中发挥关键作用。其中，多层级库存管理问题是核心，对供应链的服务水平和经济效率具有重要影响。在本讲中，将分享我们最新的一项将多智能体深度强化学习 (MARL) 应用于多级库存管理的工作。我们将串行供应链和供应链网络中的多级库存管理问题建模成一个合作博弈问题，并使用多智能体强化学习求解。我们使用了一种具有单调递增性保证的新型多智能体策略梯度算法HAPPO。与单智能体强化学习和其他启发式策略相比，HAPPO取得了更低的总成本，并且减轻了牛鞭效应，提高了系统的整体性能。该工作展现了MARL方法在解决具有复杂供应链结构和非平稳市场环境的各类多级库存管理问题方面的潜力。

北京燕山大酒店（海淀区中关村大街甲38号）

具体方位：中国人民大学东门，当代商城旁

预订联系人：王经理

预订电话：13716884920（需告知为本次会议参会专家）

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