論文の概要: Loss aversion fosters coordination among independent reinforcement learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12633v1
• Date: Sun, 29 Dec 2019 11:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 07:45:36.851380
• Title: Loss aversion fosters coordination among independent reinforcement learners
• Title（参考訳）: 損失回避は独立強化学習者間の協調を促進する
• Authors: Marco Jerome Gasparrini, Mart\'i S\'anchez-Fibla
• Abstract要約: 自立型自己学習エージェントにおける協調行動の出現を促進する要因について検討する。 我々は、独立した強化学習エージェントでゲームの2つのバージョンをモデル化する。 我々は,損失回避の導入が,その出現を加速させることで協調を促進することを実験的に証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study what are the factors that can accelerate the emergence of collaborative behaviours among independent selfish learning agents. We depart from the "Battle of the Exes" (BoE), a spatial repeated game from which human behavioral data has been obtained (by Hawkings and Goldstone, 2016) that we find interesting because it considers two cases: a classic game theory version, called ballistic, in which agents can only make one action/decision (equivalent to the Battle of the Sexes) and a spatial version, called dynamic, in which agents can change decision (a spatial continuous version). We model both versions of the game with independent reinforcement learning agents and we manipulate the reward function transforming it into an utility introducing "loss aversion": the reward that an agent obtains can be perceived as less valuable when compared to what the other got. We prove experimentally the introduction of loss aversion fosters cooperation by accelerating its appearance, and by making it possible in some cases like in the dynamic condition. We suggest that this may be an important factor explaining the rapid converge of human behaviour towards collaboration reported in the experiment of Hawkings and Goldstone.
• Abstract（参考訳）: 自立型利己的学習エージェント間の協調行動の出現を促進する要因について検討した。 我々は、人間の行動データ(ホーキングスとゴールドストーンによる2016年)が得られた空間的反復ゲームである「エクセズの戦い」(boe)から出発し、この2つのケースを考慮すれば興味深いことが分かる: 古典的なゲーム理論バージョン、すなわち、エージェントが1つのアクション/決定(セクシーズの戦いに相当)しかできない古典的なゲーム理論バージョンと、エージェントが意思決定を変更できる空間バージョン(空間的連続バージョン)である。 独立強化学習エージェントを用いて両バージョンをモデル化し,これを「ロス・アバージョン」を導入したユーティリティに変換する報酬関数を操作する。 損失回避の導入は, 出現を加速し, 動的条件などで可能とすることで, 協調を促進することを実験的に証明する。 これはホーキングスとゴールドストーンの実験で報告されたコラボレーションに対する人間の行動の急速な収束を説明する重要な要素である可能性が示唆されている。

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