論文の概要: Diversifying Agent's Behaviors in Interactive Decision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03068v1
• Date: Sun, 6 Mar 2022 23:05:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 17:52:12.631835
• Title: Diversifying Agent's Behaviors in Interactive Decision Models
• Title（参考訳）: 対話型意思決定モデルにおけるエージェントの多様性
• Authors: Yinghui Pan, Hanyi Zhang, Yifeng Zeng, Biyang Ma, Jing Tang and Zhong Ming
• Abstract要約: 他のエージェントの振る舞いをモデル化することは、複数のエージェント間の相互作用に関する決定モデルにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,その相互作用に先立って,被験者の意思決定モデルにおける他のエージェントの行動の多様化について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.125175635860169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modelling other agents' behaviors plays an important role in decision models for interactions among multiple agents. To optimise its own decisions, a subject agent needs to model what other agents act simultaneously in an uncertain environment. However, modelling insufficiency occurs when the agents are competitive and the subject agent can not get full knowledge about other agents. Even when the agents are collaborative, they may not share their true behaviors due to their privacy concerns. In this article, we investigate into diversifying behaviors of other agents in the subject agent's decision model prior to their interactions. Starting with prior knowledge about other agents' behaviors, we use a linear reduction technique to extract representative behavioral features from the known behaviors. We subsequently generate their new behaviors by expanding the features and propose two diversity measurements to select top-K behaviors. We demonstrate the performance of the new techniques in two well-studied problem domains. This research will contribute to intelligent systems dealing with unknown unknowns in an open artificial intelligence world.
• Abstract（参考訳）: 他のエージェントの振る舞いをモデル化することは、複数のエージェント間の相互作用に関する決定モデルにおいて重要な役割を果たす。 自己決定を最適化するには、被写体エージェントは、不確実な環境で同時に行動する他のエージェントをモデル化する必要がある。 しかし、エージェントが競争力があり、対象エージェントが他のエージェントについて完全な知識を得ることができない場合に、モデリング不足が発生する。 エージェントが協力している場合でも、プライバシー上の懸念から本当の行動を共有できないかもしれない。 本稿では,その相互作用に先立って,被験者の意思決定モデルにおける他のエージェントの行動の多様化を検討する。 他エージェントの行動に関する事前の知識から始め、既知の行動から代表的行動特徴を抽出するために線形還元法を用いる。 その後,特徴を拡張して新たな行動を生成し,トップk行動を選択するための2つの多様性計測を提案する。 2つのよく研究された問題領域における新しい手法の性能を示す。 この研究は、オープン人工知能の世界における未知の未知を扱うインテリジェントシステムに貢献する。

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