Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI4GCC -- Track 3: Consumption and the Challenges of Multi-Agent RL

論文の概要: AI4GCC -- Track 3: Consumption and the Challenges of Multi-Agent RL

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05260v1
Date: Wed, 9 Aug 2023 23:52:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-11 14:08:34.905924
Title: AI4GCC -- Track 3: Consumption and the Challenges of Multi-Agent RL
Title（参考訳）: ai4gcc -- トラック3: マルチエージェントrlの消費と課題
Authors: Marco Jiralerspong, Gauthier Gidel
Abstract要約: 提案する交渉プロトコルを識別・評価する競争力を高めるための2つの潜在的な改善点を強調した。まず, 評価基準の一部として, 消費・利用の指標を付加することを提案する。次に、シミュレータにおけるエージェントの学習力学と、提案した交渉プロトコルから得られる結果のゲーム理論的性質について、さらなる研究を推奨する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.046451550358427
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The AI4GCC competition presents a bold step forward in the direction of integrating machine learning with traditional economic policy analysis. Below, we highlight two potential areas for improvement that could enhance the competition's ability to identify and evaluate proposed negotiation protocols. Firstly, we suggest the inclusion of an additional index that accounts for consumption/utility as part of the evaluation criteria. Secondly, we recommend further investigation into the learning dynamics of agents in the simulator and the game theoretic properties of outcomes from proposed negotiation protocols. We hope that these suggestions can be of use for future iterations of the competition/simulation.
Abstract（参考訳）: AI4GCCコンペティションは、機械学習と従来の経済政策分析を統合する方向への大胆な一歩を踏み出した。以下は、提案された交渉プロトコルを識別・評価する競争力を高めるための2つの改善分野について述べる。まず,評価基準の一部として,消費・利用性を考慮した付加指標の導入を提案する。第2に,シミュレータにおけるエージェントの学習ダイナミクスと,提案する交渉プロトコルから得られた結果のゲーム理論特性について,さらなる検討を推奨する。これらの提案が、コンペティション/シミュレーションの今後のイテレーションに利用可能になることを願っています。

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