マルチエージェント実行予測:大域安定性と最適性からChaosまで【JST・京大機械翻訳】

Piliouras Georgios; Yu Fang-Yi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212886871467 整理番号：22P0279643

マルチエージェント実行予測:大域安定性と最適性からChaosまで【JST・京大機械翻訳】

Multi-agent Performative Prediction: From Global Stability and Optimality to Chaos

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01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)

実行予測の最近のフレームワークは,予測が目標/外部に影響し,予測が望まれる設定を捉えることを目指している。本論文では,このフレームワークの自然なマルチエージェントバージョンを導入し,そこでは,複数の意思決定者が同一の結果を予測することを試みた。このような競合は,安定性から不安定性への相転移の可能性と最終的にカオスの証明により興味深い現象をもたらすことを示す。特に,十分な条件下で,それらの動力学が大域的安定性と最適性に導くマルチエージェント実行予測の設定を提示した。反対方向では,エージェントが学習/更新速度において十分に注意されないとき,不安定性と実際に形式的カオスが可能であることを示した。著者らの理論予測をシミュレーションで補完し,その結果の予測力を示した。【JST・京大機械翻訳】

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