論文の概要: Categorical Approach to Conflict Resolution: Integrating Category Theory
into the Graph Model for Conflict Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13961v2
- Date: Fri, 30 Jun 2023 13:33:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-03 14:52:50.759777
- Title: Categorical Approach to Conflict Resolution: Integrating Category Theory
into the Graph Model for Conflict Resolution
- Title(参考訳): 紛争解決へのカテゴリー的アプローチ: 紛争解決のためのグラフモデルにカテゴリ理論を統合する
- Authors: Yukiko Kato
- Abstract要約: 本稿では,C-GMCR(Categorical Graph Model for Conflict Resolution)を紹介する。
本稿では, C-GMCRフレームワークの基本概念, 方法, 応用を, 有名な囚人のジレンマやその他の代表例に提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces the Categorical Graph Model for Conflict Resolution
(C-GMCR), a novel framework that integrates category theory into the
traditional Graph Model for Conflict Resolution (GMCR). The C-GMCR framework
provides a more abstract and general way to model and analyze conflict
resolution, enabling researchers to uncover deeper insights and connections. We
present the basic concepts, methods, and application of the C-GMCR framework to
the well-known Prisoner's Dilemma and other representative cases. The findings
suggest that the categorical approach offers new perspectives on stability
concepts and can potentially lead to the development of more effective conflict
resolution strategies.
- Abstract(参考訳): 本稿では,カテゴリー理論を従来の競合解決グラフモデル(gmcr)に統合する新しい枠組みである,コンフリクト解決のためのカテゴリグラフモデル(c-gmcr)について述べる。
C-GMCRフレームワークは、競合解決をモデル化し分析するためのより抽象的で一般的な方法を提供する。
本稿では, C-GMCRフレームワークの基本概念, 方法, 応用を, 有名な囚人のジレンマやその他の代表例に提示する。
この結果は、カテゴリー的アプローチが安定性の概念に対する新たな視点を与え、より効果的な紛争解決戦略の開発につながる可能性を示唆している。
関連論文リスト
- Decision-focused Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization [62.34623670845006]
最適化問題に取り組むための新たな戦略は、従来のアルゴリズムに代わるグラフニューラルネットワーク(GNN)の採用である。
GNNや従来のアルゴリズムソルバがCOの領域で人気が高まっているにもかかわらず、それらの統合利用とエンドツーエンドフレームワークにおけるそれらの相関について限定的な研究がなされている。
我々は、GNNを利用してCO問題に補助的なサポートで対処する決定に焦点を当てたフレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T22:52:27Z) - Contextual Restless Multi-Armed Bandits with Application to Demand Response Decision-Making [10.054978663965533]
本稿では、複雑なオンライン意思決定のための新しいマルチアームバンドキットフレームワーク、Contextual Restless Bandits (CRB)を紹介する。
CRBは、各アームの内部状態遷移と、外部のグローバル環境コンテキストの影響の両方をモデル化できるように、コンテキストブレイディットとレスレスブレイディットのコア特徴を取り入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T22:35:07Z) - Distribution-consistency Structural Causal Models [6.276417011421679]
我々は,新しいテクスト分布-一貫性仮定を導入し,それに合わせて分布-一貫性構造因果モデル(DiscoSCM)を提案する。
モデルキャパシティの強化を具体化するために,DiscoSCM単独で実用的重要性を有する新たな因果パラメータ,一貫性のテキスト化(textitthe probability of consistency)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T06:46:15Z) - Risk-reducing design and operations toolkit: 90 strategies for managing
risk and uncertainty in decision problems [65.268245109828]
本稿では,このような戦略のカタログを開発し,それらのためのフレームワークを開発する。
高い不確実性のために難解であるように見える決定問題に対して、効率的な応答を提供する、と論じている。
次に、多目的最適化を用いた決定理論にそれらを組み込む枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T16:14:32Z) - Classification-Aware Neural Topic Model Combined With Interpretable
Analysis -- For Conflict Classification [0.46281866475250544]
本稿では,紛争情報分類とトピック発見のための分類対応ニューラルトピックモデル(CANTM-IA)を提案する。
このモデルは、解釈可能性分析を導入することにより、分類結果と発見トピックの信頼性の高い解釈を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T11:40:24Z) - Towards CausalGPT: A Multi-Agent Approach for Faithful Knowledge Reasoning via Promoting Causal Consistency in LLMs [60.244412212130264]
Causal-Consistency Chain-of-Thoughtは、基礎モデルの忠実さと因果性を強化するために、マルチエージェントコラボレーションを活用する。
我々のフレームワークは、広範囲かつ包括的な評価を通じて、最先端の手法よりも大きな優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T04:59:21Z) - Comparing Causal Frameworks: Potential Outcomes, Structural Models,
Graphs, and Abstractions [10.889531739861562]
本稿では, ルビン因果モデル (RCM) と構造因果モデル (SCM) の関係を明らかにすることを目的とする。
主要な結果は、SCMフレームワークによって暗示される代数的原則に違反しているものを含む全てのRCMが、表現可能なRCMの抽象化として現れることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T21:57:20Z) - Co-creating a globally interpretable model with human input [4.435944192177403]
我々は,共同解釈可能なモデルを作成することを目的とした,総合的な人間とAIの協調について考察する。
このモデルはブール決定規則(Boolean decision rules)の形式で、人間の入力は論理的な条件や部分的なテンプレートの形で提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T09:03:16Z) - Investigating the Role of Centering Theory in the Context of Neural
Coreference Resolution Systems [71.57556446474486]
中心化理論と現代のコア参照分解システムとの関係について検討する。
高品質なニューラルコア参照リゾルバは、中心となるアイデアを明示的にモデル化することの恩恵を受けない可能性がある。
また, 再発をモデルとしたCTのバージョンを定式化し, バニラCTよりも良質なコア参照情報を取得することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T12:55:26Z) - On the Complexity of Adversarial Decision Making [101.14158787665252]
決定推定係数は, 相手の意思決定に対する後悔度を低く抑えるのに必要であり, 十分であることを示す。
我々は、決定推定係数を他のよく知られた複雑性尺度の変種に結びつける新しい構造結果を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-27T06:20:37Z) - Variational Inference for Deep Probabilistic Canonical Correlation
Analysis [49.36636239154184]
線形多視点層と深層生成ネットワークを観測モデルとして構成した深部確率的多視点モデルを提案する。
潜在確率多視点層の後方分布を近似した効率的な変分推論法を開発した。
任意の数のビューを持つモデルへの一般化も提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T17:51:15Z)
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。