動的母集団によるHonestマルチエージェント逐次意思決定の実装可能性【JST・京大機械翻訳】

Zhang Tao; Zhu Quanyan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207728415841 整理番号：22P0120179

動的母集団によるHonestマルチエージェント逐次意思決定の実装可能性【JST・京大機械翻訳】

Implementability of Honest Multi-Agent Sequential Decision-Making with Dynamic Population

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発行年： 2020年03月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月19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)

動的環境におけるマルチエージェントシステム上の資源配分のための意思決定機構の設計を研究した。資源に対するエージェントの個人的に観測された選好は,時間にわたって進化し,個体群は停止規則の採用により動的である。提案モデルは,割り当て規則と3つの支払い規則を指定することによって,動的メカニズムに参加するエージェントの遭遇の規則を設計して,複数期間にわたるホネスト選好報告と最適停止のエージェント結合意思決定を誘発させた。このメカニズムは,母集団ダイナミックスに直接影響する各エージェントの停止時間のみに依存する特別な事後価格支払いルールを提供する。本レターは,完全BayesNash均衡における規則の理論的実現性に焦点を当て,期間にわたってエージェントの正直平衡挙動を保証するために必要十分条件を特徴づけた。配分ルールの項で支払いを構築する設計原理を提供し,母集団ダイナミックスに影響する設計者の能力の制約を同定した。確立した条件は,最適割当て規則を決定するために,複数の規則を見つける設計者の問題を,作成した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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