社会的意思決定のためのエンタングルおよび相関光子混合戦略【JST・京大機械翻訳】

Maeda Shion; Chauvet Nicolas; Saigo Hayato; Hori Hirokazu; Bachelier Guillaume; Huant Serge; Naruse Makoto

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203004922037 整理番号：22P0203786

社会的意思決定のためのエンタングルおよび相関光子混合戦略【JST・京大機械翻訳】

Entangled and correlated photon mixed strategy for social decision making

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発行年： 2020年10月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月25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)

集団意思決定は,競合マルチアームバンド(CMAB)問題における個人間の同等性を維持しながら,総利益を最大化するために重要であり,そこでは,複数のプレーヤーが多重スロットマシンからより高い報酬を獲得することを試みている。CMAB問題は社会インフラにおける資源管理のような応用の本質的な側面である。以前の研究で,もつれ光子がCMAB問題の困難さを物理的に解決できることを示した。この意思決定戦略は,同等性を保証しながら,決定対立を完全に回避する。しかし,意思決定コンフリクトは,非コンフリクト決定よりも大きな報酬をもたらすならば,時々有益であり,欲張り行動が与えられた環境に依存してプラス効果を提供するかもしれないことを示した。本研究では,もつれ光子のみの意思決定戦略と比較して,全報酬を増強できるように,エンタングルメントおよび相関光子ベース意思決定の混合戦略を示した。エンタングルメントと相関光子ベース戦略の最適混合物は,与えられた問題の困難さと同様に報酬環境の動力学に依存して存在することを示した。本研究は,意思決定のための混合方法で光子の量子と古典的側面の両方を利用する方法に道を開き,ゲーム理論で知られている混合戦略の他の例,特に進化ゲーム理論を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 中枢神経系 , 応用心理学

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