論文の概要: A Deep Reinforcement Learning Approach to Concurrent Bilateral Negotiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11785v2
• Date: Mon, 3 Feb 2020 13:42:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:46:41.353833
• Title: A Deep Reinforcement Learning Approach to Concurrent Bilateral Negotiation
• Title（参考訳）: 両眼同時交渉のための深層強化学習アプローチ
• Authors: Pallavi Bagga, Nicola Paoletti, Bedour Alrayes, Kostas Stathis
• Abstract要約: 本稿では,未知および動的電子市場において,エージェントが同時交渉の際の交渉方法を学ぶことのできる,新たな交渉モデルを提案する。 このエージェントは、モデルのない強化学習を備えたアクタークリティカルアーキテクチャを使用して、ディープニューラルネットワークとして表現された戦略を学ぶ。 その結果、事前プログラミングを必要とせず、異なる電子市場設定に適応できる並行交渉のための自動エージェントを構築できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.484413431061962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel negotiation model that allows an agent to learn how to negotiate during concurrent bilateral negotiations in unknown and dynamic e-markets. The agent uses an actor-critic architecture with model-free reinforcement learning to learn a strategy expressed as a deep neural network. We pre-train the strategy by supervision from synthetic market data, thereby decreasing the exploration time required for learning during negotiation. As a result, we can build automated agents for concurrent negotiations that can adapt to different e-market settings without the need to be pre-programmed. Our experimental evaluation shows that our deep reinforcement learning-based agents outperform two existing well-known negotiation strategies in one-to-many concurrent bilateral negotiations for a range of e-market settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未知および動的電子市場において,エージェントが同時交渉の際の交渉方法を学ぶことのできる,新たな交渉モデルを提案する。 エージェントは、モデルフリーの強化学習を備えたアクタ-クリティックアーキテクチャを使用して、ディープニューラルネットワークとして表現された戦略を学ぶ。 我々は,合成市場データからの監督により戦略を事前学習し,交渉中に学習に必要な探索時間を短縮する。 その結果、事前プログラミングを必要とせず、異なる電子市場設定に適応できる並行交渉のための自動エージェントを構築することができる。 実験により, 深層強化学習型エージェントは, 電子市場における一対多の同時交渉において, 既知の2つの交渉戦略より優れていることが示された。

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