論文の概要: Prosocial Norm Emergence in Multiagent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14581v1
- Date: Tue, 29 Dec 2020 02:59:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-18 20:32:38.584508
- Title: Prosocial Norm Emergence in Multiagent Systems
- Title（参考訳）: マルチエージェントシステムにおけるprosocial Norm Emergence
- Authors: Mehdi Mashayekhi and Nirav Ajmeri and George F. List and Munindar P.
Singh
- Abstract要約: メンバーエージェントが適応的であるだけでなく、マルチエージェントシステム自体が適応的である設定を検討する。
我々は,社会の肯定的な成果を達成し,他人の福祉を考慮に入れて行動するためのエージェントへの指導をしばしば提供する,社会規範に焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.431260905391138
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiagent systems provide a basis of developing systems of autonomous
entities and thus find application in a variety of domains. We consider a
setting where not only the member agents are adaptive but also the multiagent
system itself is adaptive. Specifically, the social structure of a multiagent
system can be reflected in the social norms among its members. It is well
recognized that the norms that arise in society are not always beneficial to
its members. We focus on prosocial norms, which help achieve positive outcomes
for society and often provide guidance to agents to act in a manner that takes
into account the welfare of others.
Specifically, we propose Cha, a framework for the emergence of prosocial
norms. Unlike previous norm emergence approaches, Cha supports continual change
to a system (agents may enter and leave), and dynamism (norms may change when
the environment changes). Importantly, Cha agents incorporate prosocial
decision making based on inequity aversion theory, reflecting an intuition of
guilt from being antisocial. In this manner, Cha brings together two important
themes in prosociality: decision making by individuals and fairness of
system-level outcomes. We demonstrate via simulation that Cha can improve
aggregate societal gains and fairness of outcomes.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムは、自律的なエンティティの開発システムの基礎を提供し、様々な領域で応用を見出す。
我々は,メンバエージェントが適応的であるだけでなく,マルチエージェントシステム自体が適応的であるような設定を考える。
特に、マルチエージェントシステムの社会構造は、メンバー間の社会的規範に反映することができる。
社会で生じる規範が必ずしもメンバーにとって有益であるとは限らないことはよく認識されている。
我々は,社会の肯定的な成果を達成し,他人の福祉を考慮に入れて行動するためのエージェントへの指導をしばしば提供する,社会規範に焦点をあてる。
具体的には,社会規範の出現のための枠組みであるChaを提案する。
従来の標準の出現アプローチとは異なり、Chaはシステムへの継続的な変更(エージェントは入退避しうる)とダイナミズム(環境が変わるとノームが変わる)をサポートする。
重要なことは、Chaエージェントは、反社会的であることに対する罪悪感を反映して、不平等逆転理論に基づく社会的意思決定を取り入れている。
このようにchaは、個人による意思決定とシステムレベルの成果の公平性という、2つの重要なテーマを親社会性においてまとめている。
我々はchaが社会全体の利益と成果の公平性を改善することをシミュレーションによって実証する。
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