論文の概要: Learning to Incentivize Information Acquisition: Proper Scoring Rules Meet Principal-Agent Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08613v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 13:40:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:42:36.030001
• Title: Learning to Incentivize Information Acquisition: Proper Scoring Rules Meet Principal-Agent Model
• Title（参考訳）: 情報獲得にインセンティブを与える学習:主エージェントモデルに適合する適切なスコアリングルール
• Authors: Siyu Chen, Jibang Wu, Yifan Wu, Zhuoran Yang
• Abstract要約: インセンティブ付き情報取得問題について検討し、主治官がエージェントを雇って代理情報を収集する。 UCBアルゴリズムをモデルに適合させる,実証可能なサンプル効率の良いアルゴリズムを設計する。 本アルゴリズムは,主役の最適利益に対する微妙な推定手順と,所望のエージェントの行動にインセンティブを与える保守的な補正手法を特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.94131130042275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the incentivized information acquisition problem, where a principal hires an agent to gather information on her behalf. Such a problem is modeled as a Stackelberg game between the principal and the agent, where the principal announces a scoring rule that specifies the payment, and then the agent then chooses an effort level that maximizes her own profit and reports the information. We study the online setting of such a problem from the principal's perspective, i.e., designing the optimal scoring rule by repeatedly interacting with the strategic agent. We design a provably sample efficient algorithm that tailors the UCB algorithm (Auer et al., 2002) to our model, which achieves a sublinear $T^{2/3}$-regret after $T$ iterations. Our algorithm features a delicate estimation procedure for the optimal profit of the principal, and a conservative correction scheme that ensures the desired agent's actions are incentivized. Furthermore, a key feature of our regret bound is that it is independent of the number of states of the environment.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,校長がエージェントを雇って情報収集を行うインセンティブ化情報取得問題について検討する。 このような問題は、プリンシパルとエージェントの間のスタックルバーグゲームとしてモデル化され、プリンシパルは支払いを規定するスコアリングルールを宣言し、次にエージェントは自身の利益を最大化し、情報を報告する努力レベルを選択する。 我々は,このような問題のオンライン設定をプリンシパルの観点から検討し,戦略エージェントと繰り返し対話することで最適なスコアリングルールを設計する。 我々は、ucbアルゴリズム(auer et al., 2002)をモデルに合わせた、実証可能なサンプル効率的なアルゴリズムを設計し、t$イテレーション後にサブリニア$t^{2/3}$-regretを達成する。 本アルゴリズムは,主役の最適利益に対する微妙な推定手順と,所望のエージェントの行動にインセンティブを与える保守的な補正手法を特徴とする。 さらに、私たちの後悔の限界の重要な特徴は、それが環境の状態の数から独立していることです。

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