論文の概要: Learning in Online Principal-Agent Interactions: The Power of Menus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09869v2
• Date: Thu, 28 Dec 2023 21:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 00:52:15.961839
• Title: Learning in Online Principal-Agent Interactions: The Power of Menus
• Title（参考訳）: オンラインプライマリエージェントインタラクションにおける学習 : メニューの力
• Authors: Minbiao Han, Michael Albert, Haifeng Xu
• Abstract要約: オンラインプリンシパルエージェント問題におけるユビキタス学習の課題について検討する。 校長は、エージェントの個人情報を、エージェントが歴史的相互作用において明らかにした好みから学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.23191766371596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a ubiquitous learning challenge in online principal-agent problems during which the principal learns the agent's private information from the agent's revealed preferences in historical interactions. This paradigm includes important special cases such as pricing and contract design, which have been widely studied in recent literature. However, existing work considers the case where the principal can only choose a single strategy at every round to interact with the agent and then observe the agent's revealed preference through their actions. In this paper, we extend this line of study to allow the principal to offer a menu of strategies to the agent and learn additionally from observing the agent's selection from the menu. We provide a thorough investigation of several online principal-agent problem settings and characterize their sample complexities, accompanied by the corresponding algorithms we have developed. We instantiate this paradigm to several important design problems $-$ including Stackelberg (security) games, contract design, and information design. Finally, we also explore the connection between our findings and existing results about online learning in Stackelberg games, and we offer a solution that can overcome a key hard instance of Peng et al. (2019).
• Abstract（参考訳）: 本研究では, エージェントの個人情報を, エージェントの履歴的相互作用における嗜好から学習するオンラインプリンシパルエージェント問題において, ユビキタスな学習課題について検討する。 このパラダイムには、最近の文献で広く研究されている価格や契約設計といった重要な特別なケースが含まれている。 しかし、既存の研究は、プリンシパルが各ラウンドで1つの戦略しか選択できず、エージェントと対話し、そのアクションを通じてエージェントが明らかにした嗜好を観察できる場合を考慮している。 本稿では,本研究を拡張して,エージェントに対して戦略のメニューを提供し,さらに,エージェントの選択をメニューから観察することから学ぶことを可能にする。 我々は,いくつかのオンラインプリンシパルエージェント問題の設定を徹底的に調査し,それらのサンプルの複雑さを,我々が開発したアルゴリズムを伴って特徴付ける。 私たちはこのパラダイムを,Stackelberg(セキュリティ)ゲームやコントラクト設計,情報設計など,いくつかの重要な設計問題に初期化します。 最後に,stackelbergゲームにおけるオンライン学習に関する調査結果と既存の結果との関係についても検討し,peng et al. (2019) の重要なハードインスタンスを克服可能なソリューションを提供する。

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