協調意思決定集団の均衡分析と制御【JST・京大機械翻訳】

Sakhaei Negar; Maleki Zeinab; Ramazi Pouria

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202046928381 整理番号：22P0026422

協調意思決定集団の均衡分析と制御【JST・京大機械翻訳】

Equilibration Analysis and Control of Coordinating Decision-Making Populations

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発行年： 2022年01月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

意思決定個人の集団が満足な決定状態に達するかどうかは,集団行動を研究する際の基本的問題である。進化ゲーム理論のフレームワークと潜在的機能によって,研究者は,エージェントの効用関数に特定の条件を課すことによって,最良応答と模倣を含む,異なる更新規則の下で平衡収束を確立した。次に,提案したポテンシャル関数を用いて,これらの集団をいくつかの望ましい平衡に向けて制御することができた。それにもかかわらず,潜在的機能を見つけるのは,ほぼ不可能でないならば,しばしば dauntである。少なくとも別のエージェントがなされた場合のみ,決定に切り替える傾向があるいわゆる協調エージェントを導入した。協調エージェントの任意の集団,配位集団,ほぼ確実に平衡することを証明した。明らかに,ポテンシャル関数を用いて平衡することが証明されているいくつかのバイナリネットワークゲームは協調し,いくつかの彩色問題はこの概念を用いて解決できる。さらに,最良の応答,模倣,または合理的な模倣に従うエージェントの任意の混合ネットワーク,および協調支払いマトリックスとの会合は,調整され,従って,平衡である。第2の貢献として,著者らは望ましい平衡に協調する集団を導くインセンティブベースの制御アルゴリズムを提供する。このアルゴリズムは,与えられたインセンティブに対する望ましい決定を選択するエージェントの数の比率を反復的に最大化する。最良の応答と模倣のために提案された特殊化されたアルゴリズムと同様に,それは最適に近い。しかし,それは潜在的機能を必要としない。したがって,この制御アルゴリズムは,与えられた意思決定集団に対して潜在的関数がまだ見つからない一般的状況に容易に適用することができる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ゲーム理論 , 人工知能

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