Objectifs : L’objectif est d’analyser des problèmes d’optimisation mettant en jeu plusieurs agents. Les actions/décisions d’un agent ont un impact sur son utilité propre mais aussi sur celle des autres agents. Le comportement des agents, les solutions atteintes et leur qualité peuvent être analysés à l’aide d’outils issus de la théorie des jeux et de l’optimisation.
Contenu : Le cours concerne principalement les jeux stratégiques. On donne des définitions et principaux concepts de solution (équilibres). On analyse ensuite les jeux de congestion, leur pouvoir de modélisation, existence d’un équilibre de Nash pur, calcul d’équilibres, etc. Ensuite, on discute des principales mesures de la qualité des équilibres que sont le prix d’anarchie et de stabilité.
Bibliographie
E. Tardos, T. Roughgarden, V. Vazirani, Algorithmic Game Theory, Cambridge University Press, 2007
D. Easley, J. Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World , Cambridge University Press (2010)