論文の概要: Learnable Strategies for Bilateral Agent Negotiation over Multiple Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08302v2
• Date: Fri, 7 Jan 2022 14:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 11:55:15.664548
• Title: Learnable Strategies for Bilateral Agent Negotiation over Multiple Issues
• Title（参考訳）: 複数の問題に対するバイラテラルエージェントネゴシエーションの学習戦略
• Authors: Pallavi Bagga, Nicola Paoletti and Kostas Stathis
• Abstract要約: 本稿では,利己的なエージェントが複数の問題に対する交渉の仕方を学ぶことのできる,新たな二国間交渉モデルを提案する。 このモデルは、交渉中にエージェントが使うべき戦術を表す解釈可能な戦略テンプレートに依存している。 テンプレートパラメータを学習し、複数の交渉で受け取った平均効用を最大化し、最適な入札受理と生成をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.12762193927784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel bilateral negotiation model that allows a self-interested agent to learn how to negotiate over multiple issues in the presence of user preference uncertainty. The model relies upon interpretable strategy templates representing the tactics the agent should employ during the negotiation and learns template parameters to maximize the average utility received over multiple negotiations, thus resulting in optimal bid acceptance and generation. Our model also uses deep reinforcement learning to evaluate threshold utility values, for those tactics that require them, thereby deriving optimal utilities for every environment state. To handle user preference uncertainty, the model relies on a stochastic search to find user model that best agrees with a given partial preference profile. Multi-objective optimization and multi-criteria decision-making methods are applied at negotiation time to generate Pareto-optimal outcomes thereby increasing the number of successful (win-win) negotiations. Rigorous experimental evaluations show that the agent employing our model outperforms the winning agents of the 10th Automated Negotiating Agents Competition (ANAC'19) in terms of individual as well as social-welfare utilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザ嗜好の不確実性の存在下で,利害関係者が複数の課題について交渉する方法を学ぶための,新たな二国間交渉モデルを提案する。 このモデルは、交渉中にエージェントが使用する戦術を表す解釈可能な戦略テンプレートに依存し、テンプレートパラメータを学び、複数の交渉で受け取った平均的なユーティリティを最大化する。 また,本モデルでは深層強化学習を用いてしきい値の実用性評価を行い,環境条件ごとに最適な実用性を導出する。 ユーザの嗜好の不確実性に対処するため、そのモデルは確率的な探索に頼って、与えられた部分的嗜好プロファイルに最もよく一致するユーザモデルを見つける。 交渉時にマルチ目的最適化とマルチクリトリア意思決定法を適用し、パレートオプティカル結果を生成し、成功(勝利)交渉の数を増加させる。 厳密な実験評価により, 本モデルを用いたエージェントは, 第10回自動交渉エージェントコンペティション(anac'19)の優勝エージェントよりも, 社会福祉ユーティリティの面で優れていることが示された。

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