超越理性幻觉：行为真实的策略分类

arXiv:2605.19674v1 公告类型：新 摘要：策略分类（SC）研究决策模型与为获得有利结果而策略性操控特征的主体之间的交互。现有的SC框架通常依赖于主体完全理性的理想化假设。然而，行为经济学和心理学的证据一致表明，现实世界中的决策通常受认知偏差影响，偏离纯粹理性。为了形式化这一局限性，我们识别并定义了一个新的问题设置，称为行为真实的策略分类问题，其中主体的策略操控因心理偏差而偏离完全理性。受此局限性的启发，我们提出了前景引导策略框架（Pro-SF）来解决该问题，这是一个基于前景理论的原理性框架，用于在行为真实的策略反应下进行建模和学习。具体来说，为了捕捉行为真实的策略操控，我们的框架通过融合前景理论启发的三个关键机制，重新构建了主体与决策者之间的Stackelberg式交互，包括收益与成本的不对称性、不同的主观参考点以及非理性的概率扭曲。在合成和真实数据集上的实验表明，Pro-SF是一种基于行为的策略分类方法，弥合了机器学习和行为经济学之间的差距，从而在现实世界中更可靠地部署。