最終提案ゲームに対するエージェントベースシミュレーション分析

抄録

本研究では，2人のプレイヤーがPドルを分割する最終提案ゲームについて考察する． 先手プレイヤーが(P-1)ドル要求し，後手プレイヤーは要求を受け入れ，$1得ることが均衡となることが知られている．しかし，これまでの被験者実験においては，多くの被験者の利得は均等分配に近い結果を得ており，これは均衡とは一致しない．このことから，被験者の公平性の概念や学習が結果に大きな影響を与えているものと考えられている． 本研究では，強化学習と公平の概念との両方を取り入れ，人間の情報量や情報の不完備が最終提案ゲームに与える影響について人工エージェントを用いたシミュレーションを行う．