論文の概要: Evaluating and Rewarding Teamwork Using Cooperative Game Abstractions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09538v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 22:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 20:30:16.616929
• Title: Evaluating and Rewarding Teamwork Using Cooperative Game Abstractions
• Title（参考訳）: 協調ゲーム抽象化を用いたチームワークの評価とリワード
• Authors: Tom Yan, Christian Kroer, Alexander Peysakhovich
• Abstract要約: 我々は、協調ゲーム理論を用いて、プロスポーツから、人工RLエージェントのチームと現実世界のチームを研究する。 データからCFを推定するための協調ゲーム抽象化(CGA)と呼ばれるパラメトリックモデルを導入する。 CGAモデルに対する識別結果とサンプル境界の複雑さと、CGAを用いたShapley値の推定における誤差境界を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.3630903577951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Can we predict how well a team of individuals will perform together? How should individuals be rewarded for their contributions to the team performance? Cooperative game theory gives us a powerful set of tools for answering these questions: the Characteristic Function (CF) and solution concepts like the Shapley Value (SV). There are two major difficulties in applying these techniques to real world problems: first, the CF is rarely given to us and needs to be learned from data. Second, the SV is combinatorial in nature. We introduce a parametric model called cooperative game abstractions (CGAs) for estimating CFs from data. CGAs are easy to learn, readily interpretable, and crucially allow linear-time computation of the SV. We provide identification results and sample complexity bounds for CGA models as well as error bounds in the estimation of the SV using CGAs. We apply our methods to study teams of artificial RL agents as well as real world teams from professional sports.
• Abstract（参考訳）: 個人のチームがどれだけうまく働くかを予測できますか? チームパフォーマンスへの貢献に対して、個人はどのように報われるべきか? 協調ゲーム理論は、特徴関数(CF)とShapley Value(SV)のようなソリューション概念という、これらの質問に答えるための強力なツールセットを提供する。 まず、CFは私たちにはほとんど与えられず、データから学ぶ必要がある。 第二に、svは自然界における組合せである。 データからCFを推定するための協調ゲーム抽象化(CGA)と呼ばれるパラメトリックモデルを導入する。 CGAは容易に学習でき、容易に解釈でき、SVの線形時間計算を可能にする。 CGAモデルに対する識別結果とサンプル複雑性境界、およびCGAを用いたSVの推定における誤差境界を提供する。 我々は,人工RLエージェントのチームと,プロスポーツの現実世界チームの研究に本手法を適用した。

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