तंत्र डिज़ाइन: Difference between revisions
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[[Image:Stanley Reiter MDdiagram.png|thumb|345px| ऊपर दिया गया स्टैनली रेइटर आरेख तंत्र डिज़ाइन के खेल को दर्शाता है। ऊपरी बाएँ स्थान <math>\Theta</math> प्रकार स्थान और ऊपरी-दाएँ स्थान X परिणामों के स्थान को दर्शाता है। सामाजिक चयन फलन <math>f(\theta)</math> किसी परिणाम के लिए प्रकार की प्रोफ़ाइल मैप करता है। तंत्र डिज़ाइन के खेलों में, एजेंट संदेश भेजते हैं <math>M</math> खेल के माहौल में <math>g</math>. खेल में संतुलन <math>\xi(M,g,\theta)</math> कुछ सामाजिक चयन फलन को कार्यान्वित करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है <math>f(\theta)</math>.]]तंत्र डिजाइन अर्थशास्त्र और खेल सिद्धांत में क्षेत्र है जो रणनीतिक सेटिंग्स में, वांछित उद्देश्यों की ओर, आर्थिक तंत्र या प्रोत्साहन को डिजाइन करने के लिए उद्देश्य-प्रथम दृष्टिकोण लेता है, जहां खिलाड़ी तर्कसंगत रूप से कार्य करते हैं। | [[Image:Stanley Reiter MDdiagram.png|thumb|345px| ऊपर दिया गया स्टैनली रेइटर आरेख तंत्र डिज़ाइन के खेल को दर्शाता है। ऊपरी बाएँ स्थान <math>\Theta</math> प्रकार स्थान और ऊपरी-दाएँ स्थान X परिणामों के स्थान को दर्शाता है। सामाजिक चयन फलन <math>f(\theta)</math> किसी परिणाम के लिए प्रकार की प्रोफ़ाइल मैप करता है। तंत्र डिज़ाइन के खेलों में, एजेंट संदेश भेजते हैं <math>M</math> खेल के माहौल में <math>g</math>. खेल में संतुलन <math>\xi(M,g,\theta)</math> कुछ सामाजिक चयन फलन को कार्यान्वित करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है <math>f(\theta)</math>.]]'''तंत्र डिजाइन''' अर्थशास्त्र और खेल सिद्धांत में एक क्षेत्र होता है जो रणनीतिक सेटिंग्स में, वांछित उद्देश्यों की ओर, आर्थिक तंत्र या प्रोत्साहन को डिजाइन करने के लिए उद्देश्य-प्रथम दृष्टिकोण लेता है, जहां खिलाड़ी तर्कसंगत रूप से कार्य करते हैं। जिससे कि यह खेल के अंत में प्रारंभ होता है, और फिर पीछे की ओर जाता है, इसे '''उल्टा खेल सिद्धांत''' भी कहा जाता है। इस प्रकार इसमें अर्थशास्त्र और राजनीति से लेकर बाजार डिजाइन, [[नीलामी सिद्धांत]] और सामाजिक विकल्प सिद्धांत से लेकर नेटवर्क-सिस्टम (इंटरनेट इंटरडोमेन रूटिंग, प्रायोजित खोज नीलामी) जैसे क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग होता हैं। | ||
मैकेनिज्म डिज़ाइन निजी-सूचना खेलों के वर्ग के लिए समाधान अवधारणाओं का अध्ययन करता है। [[लियोनिद हर्विक्ज़]] बताते हैं कि ' | मैकेनिज्म डिज़ाइन निजी-सूचना खेलों के वर्ग के लिए समाधान अवधारणाओं का अध्ययन करता है। इस प्रकार [[लियोनिद हर्विक्ज़]] बताते हैं कि '''<nowiki/>'डिज़ाइन समस्या में, लक्ष्य फलन मुख्य "दिया" होता है, जबकि तंत्र अज्ञात होता है। इसलिए, डिज़ाइन समस्या पारंपरिक आर्थिक सिद्धांत का "उलटा" देती है, अतः जो सामान्यतः किसी दिए गए तंत्र के प्रदर्शन के विश्लेषण के लिए समर्पित होते है।''''<ref>L. Hurwicz & S. Reiter (2006) [[Designing Economic Mechanisms]], p. 30</ref> तब, इन खेलों की दो विशिष्ट विशेषताएं होती हैं। | ||
तंत्र अज्ञात | |||
* कि | * कि खेल '''"डिज़ाइनर"''' किसी खेल को विरासत में लेने के अतिरिक्त खेल संरचना को चुनता है | ||
* कि डिज़ाइनर को खेल के परिणाम में रुचि है | * कि डिज़ाइनर को खेल के परिणाम में रुचि होती है | ||
2007 में [[आर्थिक विज्ञान में नोबेल मेमोरियल पुरस्कार]] लियोनिद हरविक्ज़, [[एरिक मास्किन]] और रोजर मायर्सन को | सन्न 2007 में [[आर्थिक विज्ञान में नोबेल मेमोरियल पुरस्कार]] लियोनिद हरविक्ज़, [[एरिक मास्किन]] और रोजर मायर्सन को '''"मैकेनिज्म डिज़ाइन सिद्धांत की नींव रखने के लिए"''' प्रदान किया गया था।<ref>{{cite press release |url=http://nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureates/2007/press.html |title=The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2007 |date=October 15, 2007 |access-date=2008-08-15 |publisher=[[Nobel Foundation]]}}</ref> | ||
==अंतर्ज्ञान== | =='''अंतर्ज्ञान'''== | ||
[[बायेसियन खेल]] की रोचक कक्षा में, खिलाड़ी, जिसे प्रिंसिपल कहा जाता है, अन्य खिलाड़ियों को निजी | [[बायेसियन खेल]] की रोचक कक्षा में, खिलाड़ी, जिसे '''"प्रिंसिपल"''' कहा जाता है, जिससे कि अन्य खिलाड़ियों को निजी रूप पर ज्ञात जानकारी के आधार पर अपने व्यवहार को नियंत्रित किया जाता है। उदाहरण के लिए, प्रिंसिपल यह जानना चाहेंगे कि सेल्समैन जिस पुरानी कार के बारे में बता रहा है, उसकी वास्तविक गुणवत्ता क्या है। वह सिर्फ सेल्समैन से पूछकर कुछ नहीं सीख सकता, जिससे कि सच्चाई को तोड़-मरोड़कर प्रस्तुत करना सेल्समैन के हित में है। यद्यपि, तंत्र डिज़ाइन में प्रिंसिपल को लाभ होता है: वह खेल डिज़ाइन कर सकता है जिसके नियम दूसरों को उस तरह से कार्य करने के लिए प्रभावित कर सकते हैं जैसा वह चाहता है। | ||
तंत्र डिज़ाइन सिद्धांत के बिना, प्रिंसिपल की समस्या को हल करना कठिनाई होगा। उसे सभी संभावित खेलों पर विचार करना होगा और उसे चुनना होगा जो अन्य खिलाड़ियों की रणनीति पर सबसे अच्छा प्रभाव डालता है। इसके अतिरिक्त, प्रिंसिपल को उन एजेंटों से निष्कर्ष निकालना होगा जो उससे झूठ बोल सकते हैं। तंत्र डिज़ाइन और विशेष रूप से रहस्योद्घाटन सिद्धांत के लिए धन्यवाद, प्रिंसिपल को केवल उन खेलों पर विचार करने की आवश्यकता है जिनमें एजेंट अपनी निजी जानकारी को सच्चाई से रिपोर्ट करते हैं। | तंत्र डिज़ाइन सिद्धांत के बिना, प्रिंसिपल की समस्या को हल करना कठिनाई होगा। उसे सभी संभावित खेलों पर विचार करना होगा और उसे चुनना होगा जो अन्य खिलाड़ियों की रणनीति पर सबसे अच्छा प्रभाव डालता है। इसके अतिरिक्त, प्रिंसिपल को उन एजेंटों से निष्कर्ष निकालना होगा जो उससे झूठ बोल सकते हैं। तंत्र डिज़ाइन और विशेष रूप से रहस्योद्घाटन सिद्धांत के लिए धन्यवाद, प्रिंसिपल को केवल उन खेलों पर विचार करने की आवश्यकता है जिनमें एजेंट अपनी निजी जानकारी को सच्चाई से रिपोर्ट करते हैं। | ||
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{{main|रहस्योद्घाटन सिद्धांत}} | {{main|रहस्योद्घाटन सिद्धांत}} | ||
एक प्रस्तावित तंत्र बायेसियन | एक प्रस्तावित तंत्र बायेसियन खेल (निजी जानकारी का खेल) का गठन करता है, और यदि यह अच्छी तरह से व्यवहार किया जाता है तब खेल में [[बायेसियन नैश संतुलन]] होता है। संतुलन पर एजेंट प्रकार के कार्य के रूप में रणनीतिक रूप से अपनी रिपोर्ट चुनते हैं | ||
:<math>\hat\theta(\theta)</math> | :<math>\hat\theta(\theta)</math> | ||
ऐसी सेटिंग में बायेसियन संतुलन को हल करना कठिनाई है | ऐसी सेटिंग में बायेसियन संतुलन को हल करना कठिनाई है जिससे कि इसमें एजेंटों की सर्वोत्तम-प्रतिक्रिया रणनीतियों और संभावित रणनीतिक झूठ से सर्वोत्तम अनुमान को हल करना सम्मिलित है। व्यापक परिणाम के लिए धन्यवाद, जिसे रहस्योद्घाटन सिद्धांत कहा जाता है, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि डिजाइनर कोई भी तंत्र बना सकता है<ref>In unusual circumstances some truth-telling games have more equilibria than the Bayesian game they mapped from. See Fudenburg-Tirole Ch. 7.2 for some references.</ref> संतुलन पर ध्यान केंद्रित करें जिसमें एजेंट सच्चाई से प्रकार की रिपोर्ट करते हैं। रहस्योद्घाटन सिद्धांत कहता है: प्रत्येक बायेसियन नैश संतुलन के लिए बायेसियन खेल समान संतुलन परिणाम के साथ मेल खाता है किन्तु जिसमें खिलाड़ी सच्चाई से रिपोर्ट प्रकार करते हैं। | ||
यह अत्यंत उपयोगी है. सिद्धांत सभी खिलाड़ियों को सच्चाई से रिपोर्ट प्रकार (एक [[प्रोत्साहन अनुकूलता]] बाधा के अधीन) मानकर बायेसियन संतुलन को हल करने की अनुमति देता है। झटके में यह रणनीतिक व्यवहार या झूठ पर विचार करने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है। | यह अत्यंत उपयोगी है. सिद्धांत सभी खिलाड़ियों को सच्चाई से रिपोर्ट प्रकार (एक [[प्रोत्साहन अनुकूलता]] बाधा के अधीन) मानकर बायेसियन संतुलन को हल करने की अनुमति देता है। झटके में यह रणनीतिक व्यवहार या झूठ पर विचार करने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है। | ||
इसका प्रमाण बिल्कुल प्रत्यक्ष है. बायेसियन | इसका प्रमाण बिल्कुल प्रत्यक्ष है. बायेसियन खेल मान लें जिसमें एजेंट की रणनीति और भुगतान उसके प्रकार के कार्य हैं और अन्य क्या करते हैं, <math>u_i\left(s_i(\theta_i),s_{-i}(\theta_{-i}), \theta_{i} \right)</math>. परिभाषा के अनुसार एजेंट I की संतुलन रणनीति <math>s(\theta_i)</math> क्या नैश अपेक्षित उपयोगिता में है: | ||
:<math>s_i(\theta_i) \in \arg\max_{s'_i \in S_i} \sum_{\theta_{-i}} \ p(\theta_{-i} \mid \theta_i) \ u_i\left(s'_i, s_{-i}(\theta_{-i}),\theta_i \right)</math> | :<math>s_i(\theta_i) \in \arg\max_{s'_i \in S_i} \sum_{\theta_{-i}} \ p(\theta_{-i} \mid \theta_i) \ u_i\left(s'_i, s_{-i}(\theta_{-i}),\theta_i \right)</math> | ||
बस तंत्र को परिभाषित करें जो एजेंटों को समान संतुलन चुनने के लिए प्रेरित करेगा। परिभाषित करने के लिए सबसे आसान प्रणाली यह है कि तंत्र उनके लिए एजेंटों की संतुलन रणनीतियों को निभाने के लिए प्रतिबद्ध हो। | बस तंत्र को परिभाषित करें जो एजेंटों को समान संतुलन चुनने के लिए प्रेरित करेगा। परिभाषित करने के लिए सबसे आसान प्रणाली यह है कि तंत्र उनके लिए एजेंटों की संतुलन रणनीतियों को निभाने के लिए प्रतिबद्ध हो। | ||
:<math>y(\hat\theta) : \Theta \rightarrow S(\Theta) \rightarrow Y </math> | :<math>y(\hat\theta) : \Theta \rightarrow S(\Theta) \rightarrow Y </math> | ||
ऐसे तंत्र के अनुसार एजेंटों को निश्चित रूप से प्रकार प्रकट करना इष्टतम लगता है | ऐसे तंत्र के अनुसार एजेंटों को निश्चित रूप से प्रकार प्रकट करना इष्टतम लगता है जिससे कि तंत्र उन रणनीतियों को खेलता है जिन्हें यह वैसे भी इष्टतम पाते हैं। औपचारिक रूप से, चुनें <math>y(\theta)</math> ऐसा है कि | ||
: <math> | : <math> | ||
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रहस्योद्घाटन सिद्धांत के लिए धन्यवाद, डिजाइनर सामान्यतः स्थानांतरण फलन ढूंढ सकता है <math>t(\theta)</math> संबंधित सत्य कथन खेल को हल करके सामाजिक विकल्प को क्रियान्वित करना। यदि एजेंटों को सत्यतापूर्वक रिपोर्ट प्रकार देना सर्वोत्तम लगता है, | रहस्योद्घाटन सिद्धांत के लिए धन्यवाद, डिजाइनर सामान्यतः स्थानांतरण फलन ढूंढ सकता है <math>t(\theta)</math> संबंधित सत्य कथन खेल को हल करके सामाजिक विकल्प को क्रियान्वित करना। यदि एजेंटों को सत्यतापूर्वक रिपोर्ट प्रकार देना सर्वोत्तम लगता है, | ||
:<math>\hat\theta(\theta) = \theta</math> | :<math>\hat\theta(\theta) = \theta</math> | ||
हम कहते हैं कि ऐसा तंत्र सचमुच कार्यान्वयन योग्य है (या बस कार्यान्वयन योग्य है)। फिर कार्य को सत्यतापूर्वक कार्यान्वयन के लिए हल करना है <math>t(\theta)</math> और इस स्थानांतरण फलन को मूल | हम कहते हैं कि ऐसा तंत्र सचमुच कार्यान्वयन योग्य है (या बस कार्यान्वयन योग्य है)। फिर कार्य को सत्यतापूर्वक कार्यान्वयन के लिए हल करना है <math>t(\theta)</math> और इस स्थानांतरण फलन को मूल खेल में क्रियान्वित करें। आवंटन <math>x(\theta)</math> यदि कोई स्थानांतरण फलन उपस्तिथ है तब यह वास्तव में कार्यान्वयन योग्य है <math>t(\theta)</math> ऐसा है कि | ||
: <math>u(x(\theta),t(\theta),\theta) \geq u(x(\hat\theta),t(\hat\theta),\theta) \ \forall \theta,\hat\theta \in \Theta</math> | : <math>u(x(\theta),t(\theta),\theta) \geq u(x(\hat\theta),t(\hat\theta),\theta) \ \forall \theta,\hat\theta \in \Theta</math> | ||
जिसे प्रोत्साहन अनुकूलता (आईसी) बाधा भी कहा जाता है। | जिसे प्रोत्साहन अनुकूलता (आईसी) बाधा भी कहा जाता है। | ||
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जिसका, धनात्मक होने का कारण है कि उच्च प्रकारों को अधिक अच्छाई दी जानी चाहिए। | जिसका, धनात्मक होने का कारण है कि उच्च प्रकारों को अधिक अच्छाई दी जानी चाहिए। | ||
दोनों टुकड़ों के मध्य बातचीत की संभावना है। यदि किसी प्रकार की श्रेणी के लिए अनुबंध में उच्च प्रकार की तुलना में कम मात्रा की पेशकश की जाती है <math>\partial x / \partial \theta < 0</math>, यह संभव है कि तंत्र उच्च प्रकार की छूट देकर क्षतिपूर्ति कर सके। किन्तु निम्न-प्रकार के एजेंटों के लिए ऐसा अनुबंध पहले से उपस्तिथ है, इसलिए यह समाधान रोगविज्ञानी है। ऐसा समाधान कभी-कभी किसी तंत्र के समाधान की प्रक्रिया में होता है। इन स्थितियोंमें यह | दोनों टुकड़ों के मध्य बातचीत की संभावना है। यदि किसी प्रकार की श्रेणी के लिए अनुबंध में उच्च प्रकार की तुलना में कम मात्रा की पेशकश की जाती है <math>\partial x / \partial \theta < 0</math>, यह संभव है कि तंत्र उच्च प्रकार की छूट देकर क्षतिपूर्ति कर सके। किन्तु निम्न-प्रकार के एजेंटों के लिए ऐसा अनुबंध पहले से उपस्तिथ है, इसलिए यह समाधान रोगविज्ञानी है। ऐसा समाधान कभी-कभी किसी तंत्र के समाधान की प्रक्रिया में होता है। इन स्थितियोंमें यह तंत्र डिजाइन मायर्सन इस्त्री होना चाहिए। बहु-अच्छे वातावरण में डिज़ाइनर के लिए यह भी संभव है कि वह एजेंट को किसी अन्य वस्तु के कम के स्थान पर अधिक वस्तु देकर पुरस्कृत करे (जैसे [[नकली [[मक्खन]]]] के लिए मक्खन)। तंत्र डिजाइन सिद्धांत में बहु-अच्छे तंत्र सतत समस्या हैं। | ||
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{{main|शेपली मूल्य}} | {{main|शेपली मूल्य}} | ||
फिलिप्स और मार्डेन (2018) ने सिद्ध करना किया कि अवतल निवेश कार्यों के साथ निवेश-साझाकरण | फिलिप्स और मार्डेन (2018) ने सिद्ध करना किया कि अवतल निवेश कार्यों के साथ निवेश-साझाकरण खेल के लिए, इष्टतम निवेश-साझाकरण नियम जो सबसे पहले खेल में सबसे खराब स्थिति की अक्षमताओं (अराजकता की कीमत) को अनुकूलित करता है, और फिर दूसरे सबसे अच्छे स्थितियोंको अनुकूलित करता है। परिणाम (स्थिरता की कीमत), बिल्कुल शेपली मूल्य निवेश-साझाकरण नियम है।<ref>{{Cite journal|last1=Phillips|first1=Matthew|last2=Marden|first2=Jason R.|date=July 2018|title=अवतल लागत-साझाकरण खेलों में डिज़ाइन ट्रेडऑफ़|journal=IEEE Transactions on Automatic Control|language=en-US|volume=63|issue=7|pages=2242–2247|doi=10.1109/tac.2017.2765299|issn=0018-9286|s2cid=45923961}}</ref> सममित कथन उत्तल उपयोगिता कार्यों के साथ उपयोगिता-साझाकरण खेल के लिए समान रूप से मान्य है। | ||
==उदाहरण== | ==उदाहरण== | ||
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भागों द्वारा एकीकरण के पश्चात्. इस फलन को बिंदुवार अधिकतम किया जा सकता है. | भागों द्वारा एकीकरण के पश्चात्. इस फलन को बिंदुवार अधिकतम किया जा सकता है. | ||
जिससे कि <math>U(\theta)</math> प्रोत्साहन-संगत है पहले से ही डिजाइनर आईसी बाधा को हटा सकता है। यदि उपयोगिता फलन स्पेंस-मिर्लीज़ स्थिति को संतुष्ट करता है तब मोनोटोनिक <math>x(\theta)</math> फलन उपस्तिथ है. आईआर बाधा को संतुलन पर जांचा जा सकता है और शुल्क अनुसूची को तदनुसार बढ़ाया या घटाया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, अभिव्यक्ति में खतरे की दर की उपस्थिति पर ध्यान दें। यदि प्रकार वितरण में मोनोटोन खतरा अनुपात गुण होता है, तब FOC t() को हल करने के लिए पर्याप्त है। यदि नहीं, तब यह जांचना आवश्यक है कि आवंटन और शुल्क अनुसूचियों के समय एकरसता बाधा (ऊपर तंत्र डिजाइन#पर्याप्तता देखें) हर जगह संतुष्ट है या नहीं। यदि नहीं, तब डिज़ाइनर को मायर्सन इस्त्री का उपयोग करना चाहिए। | |||
===मायर्सन इस्त्री=== | ===मायर्सन इस्त्री=== | ||
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# जो एकरसता को संतुष्ट करता है | # जो एकरसता को संतुष्ट करता है | ||
# जिसके लिए एकरसता बाधा अंतराल की सीमाओं पर बाध्यकारी नहीं है | # जिसके लिए एकरसता बाधा अंतराल की सीमाओं पर बाध्यकारी नहीं है | ||
शर्त दो यह सुनिश्चित करती है कि <math>x(\theta)</math> इष्टतम नियंत्रण समस्या को संतुष्ट करने से अंतराल सीमाओं पर मूल समस्या में शेड्यूल फिर से जुड़ जाता है (कोई छलांग नहीं)। कोई <math>x(\theta)</math> आवश्यक शर्तों को पूरा करना समतल होना चाहिए | शर्त दो यह सुनिश्चित करती है कि <math>x(\theta)</math> इष्टतम नियंत्रण समस्या को संतुष्ट करने से अंतराल सीमाओं पर मूल समस्या में शेड्यूल फिर से जुड़ जाता है (कोई छलांग नहीं)। कोई <math>x(\theta)</math> आवश्यक शर्तों को पूरा करना समतल होना चाहिए जिससे कि यह एकरस होना चाहिए और फिर भी सीमाओं पर पुनः जुड़ना चाहिए। | ||
पहले की तरह, मूलधन की अपेक्षित अदायगी को अधिकतम करें, किन्तु इस बार एकरसता की बाधा के अधीन | पहले की तरह, मूलधन की अपेक्षित अदायगी को अधिकतम करें, किन्तु इस बार एकरसता की बाधा के अधीन | ||
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* [[Noam Nisan|नोआम निसान]]. एक [https://www.youtube.com/watch?v=Ps5aYsG8jY0 गूगल तकनीक वार्ता] तंत्र डिजाइन पर. | * [[Noam Nisan|नोआम निसान]]. एक [https://www.youtube.com/watch?v=Ps5aYsG8jY0 गूगल तकनीक वार्ता] तंत्र डिजाइन पर. | ||
* {{cite web | url = https://voxeu.org/article/nobel-prize-what-mechanism-design-and-why-does-it-matter | title = तंत्र डिज़ाइन क्या है और यह नीति-निर्माण के लिए क्यों मायने रखता है? | last1 = लेग्रोस | first1 = पैट्रिक | last2 = कैंटिलोन | first2 = एस्टेले |author-link2=एस्टेले केंटिलोन | year = 2007 | publisher = [[आर्थिक नीति अनुसंधान केंद्र]] }} | * {{cite web | url = https://voxeu.org/article/nobel-prize-what-mechanism-design-and-why-does-it-matter | title = तंत्र डिज़ाइन क्या है और यह नीति-निर्माण के लिए क्यों मायने रखता है? | last1 = लेग्रोस | first1 = पैट्रिक | last2 = कैंटिलोन | first2 = एस्टेले |author-link2=एस्टेले केंटिलोन | year = 2007 | publisher = [[आर्थिक नीति अनुसंधान केंद्र]] }} | ||
* [[Roger B. Myerson|रोजर बी मायर्सन]] (2008). " | * [[Roger B. Myerson|रोजर बी मायर्सन]] (2008). "तंत्र डिज़ाइन," द न्यू पालग्रेव डिक्शनरी ऑफ़ इकोनॉमिक्स ऑनलाइन, ''[https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1057/978-1-349-95121-5_2675-1 अमूर्त.]'' | ||
* {{Citation | last1=डायमंटारस | first1=डिमिट्रायस | title=आर्थिक डिज़ाइन के लिए एक टूलबॉक्स | publisher=[[पालग्रेव मैकमिलन]] | isbn=978-0-230-61060-6 | year=2009| location=न्यूयॉर्क}}. एक स्नातक पाठ विशेष रूप से तंत्र डिजाइन पर केंद्रित है। | * {{Citation | last1=डायमंटारस | first1=डिमिट्रायस | title=आर्थिक डिज़ाइन के लिए एक टूलबॉक्स | publisher=[[पालग्रेव मैकमिलन]] | isbn=978-0-230-61060-6 | year=2009| location=न्यूयॉर्क}}. एक स्नातक पाठ विशेष रूप से तंत्र डिजाइन पर केंद्रित है। | ||
== बाहरी संबंध == | == बाहरी संबंध == | ||
* [[Eric Maskin|एरिक मास्किन]] "[https://www.nobelprize.org/mediaplayer/index.php?id=789 नोबेल पुरस्कार व्याख्यान]" 8 दिसंबर 2007 को [[Aula Magna (Stockholm University)|औला मैग्ना]], स्टॉकहोम विश्वविद्यालय में वितरित किया गया। | * [[Eric Maskin|एरिक मास्किन]] "[https://www.nobelprize.org/mediaplayer/index.php?id=789 नोबेल पुरस्कार व्याख्यान]" 8 दिसंबर 2007 को [[Aula Magna (Stockholm University)|औला मैग्ना]], स्टॉकहोम विश्वविद्यालय में वितरित किया गया। | ||
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Latest revision as of 10:18, 22 August 2023
ऊपर दिया गया स्टैनली रेइटर आरेख तंत्र डिज़ाइन के खेल को दर्शाता है। ऊपरी बाएँ स्थान प्रकार स्थान और ऊपरी-दाएँ स्थान X परिणामों के स्थान को दर्शाता है। सामाजिक चयन फलन किसी परिणाम के लिए प्रकार की प्रोफ़ाइल मैप करता है। तंत्र डिज़ाइन के खेलों में, एजेंट संदेश भेजते हैं खेल के माहौल में . खेल में संतुलन कुछ सामाजिक चयन फलन को कार्यान्वित करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है .
तंत्र डिजाइन अर्थशास्त्र और खेल सिद्धांत में एक क्षेत्र होता है जो रणनीतिक सेटिंग्स में, वांछित उद्देश्यों की ओर, आर्थिक तंत्र या प्रोत्साहन को डिजाइन करने के लिए उद्देश्य-प्रथम दृष्टिकोण लेता है, जहां खिलाड़ी तर्कसंगत रूप से कार्य करते हैं। जिससे कि यह खेल के अंत में प्रारंभ होता है, और फिर पीछे की ओर जाता है, इसे उल्टा खेल सिद्धांत भी कहा जाता है। इस प्रकार इसमें अर्थशास्त्र और राजनीति से लेकर बाजार डिजाइन, नीलामी सिद्धांत और सामाजिक विकल्प सिद्धांत से लेकर नेटवर्क-सिस्टम (इंटरनेट इंटरडोमेन रूटिंग, प्रायोजित खोज नीलामी) जैसे क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग होता हैं।
मैकेनिज्म डिज़ाइन निजी-सूचना खेलों के वर्ग के लिए समाधान अवधारणाओं का अध्ययन करता है। इस प्रकार लियोनिद हर्विक्ज़ बताते हैं कि 'डिज़ाइन समस्या में, लक्ष्य फलन मुख्य "दिया" होता है, जबकि तंत्र अज्ञात होता है। इसलिए, डिज़ाइन समस्या पारंपरिक आर्थिक सिद्धांत का "उलटा" देती है, अतः जो सामान्यतः किसी दिए गए तंत्र के प्रदर्शन के विश्लेषण के लिए समर्पित होते है।'[1] तब, इन खेलों की दो विशिष्ट विशेषताएं होती हैं।
- कि खेल "डिज़ाइनर" किसी खेल को विरासत में लेने के अतिरिक्त खेल संरचना को चुनता है
- कि डिज़ाइनर को खेल के परिणाम में रुचि होती है
सन्न 2007 में आर्थिक विज्ञान में नोबेल मेमोरियल पुरस्कार लियोनिद हरविक्ज़, एरिक मास्किन और रोजर मायर्सन को "मैकेनिज्म डिज़ाइन सिद्धांत की नींव रखने के लिए" प्रदान किया गया था।[2]
अंतर्ज्ञान
बायेसियन खेल की रोचक कक्षा में, खिलाड़ी, जिसे "प्रिंसिपल" कहा जाता है, जिससे कि अन्य खिलाड़ियों को निजी रूप पर ज्ञात जानकारी के आधार पर अपने व्यवहार को नियंत्रित किया जाता है। उदाहरण के लिए, प्रिंसिपल यह जानना चाहेंगे कि सेल्समैन जिस पुरानी कार के बारे में बता रहा है, उसकी वास्तविक गुणवत्ता क्या है। वह सिर्फ सेल्समैन से पूछकर कुछ नहीं सीख सकता, जिससे कि सच्चाई को तोड़-मरोड़कर प्रस्तुत करना सेल्समैन के हित में है। यद्यपि, तंत्र डिज़ाइन में प्रिंसिपल को लाभ होता है: वह खेल डिज़ाइन कर सकता है जिसके नियम दूसरों को उस तरह से कार्य करने के लिए प्रभावित कर सकते हैं जैसा वह चाहता है।
तंत्र डिज़ाइन सिद्धांत के बिना, प्रिंसिपल की समस्या को हल करना कठिनाई होगा। उसे सभी संभावित खेलों पर विचार करना होगा और उसे चुनना होगा जो अन्य खिलाड़ियों की रणनीति पर सबसे अच्छा प्रभाव डालता है। इसके अतिरिक्त, प्रिंसिपल को उन एजेंटों से निष्कर्ष निकालना होगा जो उससे झूठ बोल सकते हैं। तंत्र डिज़ाइन और विशेष रूप से रहस्योद्घाटन सिद्धांत के लिए धन्यवाद, प्रिंसिपल को केवल उन खेलों पर विचार करने की आवश्यकता है जिनमें एजेंट अपनी निजी जानकारी को सच्चाई से रिपोर्ट करते हैं।
नींव
तंत्र
तंत्र डिज़ाइन का खेल निजी जानकारी का खेल है जिसमें एजेंटों में से एक, जिसे प्रिंसिपल कहा जाता है, भुगतान संरचना चुनता है। अगले हर्सेन्यि (1967), एजेंटों को प्रकृति से गुप्त संदेश प्राप्त होते हैं जिनमें भुगतान से संबंधित जानकारी होती है। उदाहरण के लिए, किसी संदेश में उनकी प्राथमिकताओं या बिक्री के लिए किसी वस्तु की गुणवत्ता के बारे में जानकारी हो सकती है। हम इस जानकारी को एजेंट का प्रकार कहते हैं (सामान्यतः नोट किया जाता है)।