論文の概要: Robust and Performance Incentivizing Algorithms for Multi-Armed Bandits with Strategic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07929v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 06:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 16:21:06.699374
• Title: Robust and Performance Incentivizing Algorithms for Multi-Armed Bandits with Strategic Agents
• Title（参考訳）: 戦略エージェントを用いたマルチArmed Banditsのロバストおよび性能インセンティブ化アルゴリズム
• Authors: Seyed A. Esmaeili, Suho Shin, Aleksandrs Slivkins
• Abstract要約: マルチアームバンディット問題の変種を考察する。 具体的には、武器は、報酬を改善したり、吸収したりできる戦略的なエージェントである。 我々は、プロパティの集合を満たすMABアルゴリズムのクラスを特定し、それらが平衡におけるトップレベルのパフォーマンスを刺激するメカニズムをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.627352949446625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a variant of the stochastic multi-armed bandit problem. Specifically, the arms are strategic agents who can improve their rewards or absorb them. The utility of an agent increases if she is pulled more or absorbs more of her rewards but decreases if she spends more effort improving her rewards. Agents have heterogeneous properties, specifically having different means and able to improve their rewards up to different levels. Further, a non-empty subset of agents are ''honest'' and in the worst case always give their rewards without absorbing any part. The principal wishes to obtain a high revenue (cumulative reward) by designing a mechanism that incentives top level performance at equilibrium. At the same time, the principal wishes to be robust and obtain revenue at least at the level of the honest agent with the highest mean in case of non-equilibrium behaviour. We identify a class of MAB algorithms which we call performance incentivizing which satisfy a collection of properties and show that they lead to mechanisms that incentivize top level performance at equilibrium and are robust under any strategy profile. Interestingly, we show that UCB is an example of such a MAB algorithm. Further, in the case where the top performance level is unknown we show that combining second price auction ideas with performance incentivizing algorithms achieves performance at least at the second top level while also being robust.
• Abstract（参考訳）: 確率的多重武装バンディット問題の変種を考察する。 特に、武器は報酬を改善したり吸収したりできる戦略的なエージェントである。 エージェントの効用は、より多くの報酬を受けるか、より多くの報酬を吸収するが、より多くの努力を払って報酬を改善すると減少する。 エージェントは異質な特性を持ち、特に異なる手段を持ち、報酬を異なるレベルまで改善することができる。 さらに、空でないエージェントのサブセットは'honest'であり、最悪の場合、いかなる部分も吸収せずに報酬を与える。 主な目的は、均衡においてトップレベルのパフォーマンスを刺激するメカニズムを設計することで、高い収益(累積報酬)を得ることである。 同時に、主目的は、少なくとも非平衡行動の場合に最も高い平均を持つ正直なエージェントのレベルで、堅牢で収益を得ることを望んでいる。 我々は、プロパティの集合を満たす性能インセンティブと呼ばれるMABアルゴリズムのクラスを特定し、それらが平衡におけるトップレベルパフォーマンスのインセンティブとなり、任意の戦略プロファイルの下で堅牢であることを示す。 興味深いことに、UCBはそのようなMABアルゴリズムの例である。 さらに,最上位レベルが不明な場合には,第2価格オークションのアイデアと性能インセンティブアルゴリズムを組み合わせることで,少なくとも第2位レベルにおいては,ロバストであることを示す。

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