論文の概要: A mechanism of Individualistic Indirect Reciprocity with internal and external dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14144v1
• Date: Fri, 28 May 2021 23:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 04:08:06.712498
• Title: A mechanism of Individualistic Indirect Reciprocity with internal and external dynamics
• Title（参考訳）: 内外の力学と個人主義的間接的相互関係のメカニズム
• Authors: Mario Ignacio Gonz\'alez Silva, Ricardo Armando Gonz\'alez Silva, H\'ector Alfonso Ju\'arez L\'opez and Antonio Aguilera Ontiveros
• Abstract要約: 本研究は,エージェントの態度に着目した Nowak モデルと Sigmund モデルの新しい変種を提案する。 エージェントベースモデルとデータサイエンス手法を用いて,エージェントの識別的スタンスがほとんどの場合優位であることを示す。 また, 他者の評判が不明な場合には, 不均一性が高く, 協力需要が高い場合には, 異種社会が得られることも示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The cooperation mechanism of indirect reciprocity has been studied by making multiple variations of its parts. This research proposes a new variant of Nowak and Sigmund model, focused on agents' attitude; it is called Individualistic Indirect Reciprocity. In our model, an agent reinforces its strategy to the extent to which it makes a profit. We also include conditions related to the environment, visibility of agents, cooperation demand, and the attitude of an agent to maintain his cooperation strategy. Using Agent-Based Model and a Data Science method, we show on simulation results that the discriminatory stance of the agents prevails in most cases. In general, cooperators only appear in conditions with low visibility of reputation and a high degree of cooperation demand. The results also show that when the reputation of others is unknown, with a high obstinacy and high cooperation demand, a heterogeneous society is obtained. The simulations show a wide diversity of scenarios, centralized, polarized, and mixed societies.
• Abstract（参考訳）: 間接的相互性の協調機構は, 部品の多変量化によって研究されている。 本研究は,エージェントの態度に着目したノヴァクモデルとシグムントモデルの新しい変種を提案する。 我々のモデルでは、エージェントは利益を得る程度までその戦略を強化します。 また,環境,エージェントの可視性,協力要求,協力戦略を維持するためのエージェントの態度に関する条件も含む。 エージェントベースモデルとデータサイエンス手法を用いて,エージェントの差別的スタンスが優勢なシミュレーション結果を示す。 一般に、共同作業者は評判の視認度が低く、高い協力需要の条件でのみ現れる。 また, 他者の評判が不明で, 継続性が高く, 協力需要が高い場合には, 異質な社会が得られることを示した。 シミュレーションは様々なシナリオ、集中型、分極型、混合型社会を示している。

関連論文リスト

• Can Agents Spontaneously Form a Society? Introducing a Novel Architecture for Generative Multi-Agents to Elicit Social Emergence [0.11249583407496219]
  我々は,ITCMA-Sと呼ばれる生成エージェントアーキテクチャを導入し,個々のエージェントの基本的なフレームワークと,マルチエージェント間のソーシャルインタラクションをサポートするフレームワークを紹介する。 このアーキテクチャは、エージェントが社会的相互作用に有害な行動を識別し、フィルタリングし、より好ましい行動を選択するように誘導することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T13:39:29Z)
• Enhancing Heterogeneous Multi-Agent Cooperation in Decentralized MARL via GNN-driven Intrinsic Rewards [1.179778723980276]
  MARL(Multi-agent Reinforcement Learning)は、シーケンシャルな意思決定と制御タスクの鍵となるフレームワークである。 これらのシステムを現実のシナリオに展開するには、分散トレーニング、多様なエージェントセット、そして頻繁な環境報酬信号から学ぶ必要がある。 我々は,新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく本質的なモチベーションを利用して,異種エージェントポリシーの学習を容易にするCoHetアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T21:38:40Z)
• PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.16513246245401]
  社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。 モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:13:22Z)
• Scaling Large-Language-Model-based Multi-Agent Collaboration [75.5241464256688]
  大規模言語モデルによるエージェントのパイオニア化は、マルチエージェントコラボレーションの設計パターンを暗示している。 神経スケーリング法則に触発された本研究では,マルチエージェント協調におけるエージェントの増加に類似の原理が適用されるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T11:02:04Z)
• Situation-Dependent Causal Influence-Based Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning [18.054709749075194]
  我々は、状況依存因果関係に基づく協調マルチエージェント強化学習(SCIC)という新しいMARLアルゴリズムを提案する。 本研究の目的は,特定の状況におけるエージェント間因果関係の影響を,因果介入と条件付き相互情報を用いて検出することである。 結果として得られたアップデートは、協調した探索と本質的な報酬分布をリンクし、全体的なコラボレーションとパフォーマンスを高めた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T05:09:32Z)
• ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models [89.53040828210945]
  ProAgentは、大規模な言語モデルを利用してプロアクティブエージェントを生成する新しいフレームワークである。 ProAgentは現状を分析し、チームメイトの意図を観察から推測することができる。 ProAgentは高度なモジュール化と解釈可能性を示し、様々な調整シナリオに容易に統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T10:36:56Z)
• Stubborn: An Environment for Evaluating Stubbornness between Agents with Aligned Incentives [4.022057598291766]
  フルアラインインセンティブを持つエージェント間の頑健性を評価する環境であるStubbornについて紹介する。 予備的な結果として, エージェントは, パートナーの頑健さを, 環境における選択の改善のシグナルとして活用することを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T17:19:15Z)
• Modeling Bounded Rationality in Multi-Agent Simulations Using Rationally Inattentive Reinforcement Learning [85.86440477005523]
  我々は、人間不合理性の確立されたモデルであるRational Inattention(RI)モデルを含む、より人間的なRLエージェントについて検討する。 RIRLは、相互情報を用いた認知情報処理のコストをモデル化する。 我々は、RIRLを用いることで、合理的な仮定の下で発見されたものと異なる、新しい平衡挙動の豊富なスペクトルが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T20:54:00Z)
• Multi-Agent Imitation Learning with Copulas [102.27052968901894]
  マルチエージェント模倣学習は、観察と行動のマッピングを学習することで、デモからタスクを実行するために複数のエージェントを訓練することを目的としている。 本稿では,確率変数間の依存を捉える強力な統計ツールである copula を用いて,マルチエージェントシステムにおける相関関係と協調関係を明示的にモデル化する。 提案モデルでは,各エージェントの局所的行動パターンと,エージェント間の依存構造のみをフルにキャプチャするコプラ関数を別々に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T03:49:41Z)
• Multi-Agent Interactions Modeling with Correlated Policies [53.38338964628494]
  本稿では,マルチエージェントインタラクションモデリング問題をマルチエージェント模倣学習フレームワークに実装する。 相関ポリシー(CoDAIL)を用いた分散型適応模倣学習アルゴリズムの開発 様々な実験により、CoDAILはデモレーターに近い複雑な相互作用をより良く再生できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-04T17:31:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。