Algorytmiczna Ekonomia

Wykład dotyczy zagadnień z pogranicza informatyki, sztucznej inteligencji i ekonomii. Omawiane będą najważniejsze zagadnienia z teorii gier (kooperacyjnych i niekooperacyjnych), teorii wyboru społecznego, teorii mechanizmów i analizy sieci społecznych. Wykład będzie się koncentrował na algorytmach i rozwiązaniach o dużym praktycznym znaczeniu.

Wykład dotyczy zagadnień z pogranicza informatyki, sztucznej inteligencji i ekonomii.

Rozważamy systemy z wieloma niezależnymi uczestnikami, którzy potencjalnie mają różne cele. Mogą ze sobą współpracować, ale może też między nimi występować konflikt interesów. Omówimy metody analizy takich systemów i projektowania dla nich algorytmów. Algorytmy te poza własnościami stricte informatycznymi (np. niska złożoność obliczeniowa) muszą posiadać inne cechy takie jak sprawiedliwość względem uczestników systemu, stabilność (uczestnikom nie opłaca si opuszczać systemu) czy odporność na strategie (uczestnikom nie opłaca się grać przeciwko systemowi).

Przykłady konkretnych modeli i zagadnień omawianych na wykładzie to:

1. Analiza sieci społecznych (miary centralności, PageRank).

2. Algorytmy dla rynków barterowych (na przykładzie rynku wymiany nerek w Stanach Zjednoczonych).

3. Mechanizmy przeprowadzania aukcji (stosowane m.in. w internetowym marketingu).

4. Algorytmy do znajdowania sprawiedliwego podziału dóbr, algorytmy stabilnego dopasowania oraz sprawiedliwe algorytmy wyborcze.

5. Algorytmy do znajdowania równowagi na podstawie koncepcji z teorii gier (m.in. zastosowanie w systemach bezpieczeństwa i obronności).

6. Koncepcje rozwiązań w grach koalicyjnych (używane m.in. w bibliotece SHAP interpretującej wyniki algorytmów uczenia maszynowego).

Omawiane będą najważniejsze zagadnienia z teorii gier (kooperacyjnych i niekooperacyjnych), teorii wyboru społecznego, teorii mechanizmów i analizy sieci społecznych. Wykład będzie się koncentrował na algorytmach i rozwiązaniach o dużym praktycznym znaczeniu.

Algorithmic game theory, N. Nisan, T. Roughgarden, É. Tardos, V. Vazirani

Handbook of computational social choice, Felix Brandt, Vincent Conitzer, Ulle Endriss, Jérôme Lang, Ariel D. Procaccia

Multiagent systems: algorithmic, game-theoretic, and Logical Foundations, Yoav Shoham, Kevin Leyton-Brown

Network Analysis: Methodological Foundations, Urlik Brandes, Thomas Erlebach

Wiedza:

1. Ma podstawową wiedzę na temat główny obszarów badawczych na styku sztucznej inteligencji i ekonomii: teorii gier,

teorii mechanizmów, wyboru społecznego, sieci społecznościowych.

Kompetencje:

1. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy pozadziedzinowej (K_K01).

2. Potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu własnego zrozumienia danego tematu (w szczególności w kontaktach z nieinformatykiem) lub odnalezieniu brakujących elementów rozumowania (K_K02).

3. Potrafi formułować opinie na temat podstawowych zagadnień informatycznych (K_K06).

4. Rozumie potrzebę systematycznego zapoznawania się z czasopismami naukowymi i popularnonaukowymi w celu poszerzania i pogłębiania wiedzy (K_K08).

1. Będzie 6 prac domowych i aby zaliczyć przedmiot trzeba uzyskać co najmniej połowę punktów z prac domowych.

2. Egzamin pisemny: aby zaliczyć należy uzyskać co najmniej połowę punktów z egzaminu.

3. Ocena końcowa to średnia z ocen z prac domowych i z egzaminu.