論文の概要: Generalized Principal-Agent Problem with a Learning Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09721v4
• Date: Thu, 31 Oct 2024 21:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:32:48.601902
• Title: Generalized Principal-Agent Problem with a Learning Agent
• Title（参考訳）: 学習エージェントを用いた一般化プライマリエージェント問題
• Authors: Tao Lin, Yiling Chen,
• Abstract要約: 古典的なプリンシパルエージェント問題は、エージェントがプリンシパルのコミット戦略に最も反応できると仮定することが多い。 エージェントが平均的学習アルゴリズム(regretではないが、swap-regretではない)を使用する場合、プリンシパルは$U*$よりもはるかに優れた処理を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2458948163267785
• License:
• Abstract: Classic principal-agent problems such as Stackelberg games, contract design, and Bayesian persuasion, often assume that the agent is able to best respond to the principal's committed strategy. We study repeated generalized principal-agent problems under the assumption that the principal does not have commitment power and the agent uses algorithms to learn to respond to the principal. We reduce this problem to a one-shot generalized principal-agent problem where the agent approximately best responds. Using this reduction, we show that: (1) If the agent uses contextual no-regret learning algorithms with regret $\mathrm{Reg}(T)$, then the principal can guarantee utility at least $U^* - \Theta\big(\sqrt{\tfrac{\mathrm{Reg}(T)}{T}}\big)$, where $U^*$ is the principal's optimal utility in the classic model with a best-responding agent. (2) If the agent uses contextual no-swap-regret learning algorithms with swap-regret $\mathrm{SReg}(T)$, then the principal cannot obtain utility more than $U^* + O(\frac{\mathrm{SReg(T)}}{T})$. But (3) if the agent uses mean-based learning algorithms (which can be no-regret but not no-swap-regret), then the principal can sometimes do significantly better than $U^*$. These results not only refine previous results in Stackelberg games and contract design, but also lead to new results for Bayesian persuasion with a learning agent and all generalized principal-agent problems where the agent does not have private information.
• Abstract（参考訳）: Stackelbergゲーム、契約設計、ベイズ的説得のような古典的なプリンシパルエージェント問題は、エージェントがプリンシパルのコミット戦略に最もよく対応できると仮定することが多い。 本研究では,主観的主観的問題を,主観的主観的主観的主観的問題に対して,主観的主観的主観的問題と,主観的主観的主観的問題と,主観的主観的主観的問題とを交互に検討する。 この問題を、エージェントがほぼ最もよく応答する1ショットの一般化された主エージェント問題に還元する。 この縮小を用いて、(1) エージェントが後悔する$\mathrm{Reg}(T)$で文脈非回帰学習アルゴリズムを使用する場合、プリンシパルは少なくとも$U^* - \Theta\big(\sqrt{\tfrac{\mathrm{Reg}(T)}{T}}\big)$を保証できる。 2) エージェントがスワップ-regret$\mathrm{SReg}(T)$でコンテキスト非スワップ-regret学習アルゴリズムを使用する場合、プリンシパルは$U^* + O(\frac{\mathrm{SReg(T)}}{T})$以上のユーティリティを得ることはできない。 しかし(3) エージェントが平均的学習アルゴリズム(非相対的だが非相対的)を使用する場合、プリンシパルは時として$U^*$よりもはるかに優れた処理を行うことができる。 これらの結果は、Stackelbergゲームやコントラクトデザインにおける以前の結果を洗練するだけでなく、学習エージェントによるベイズ的説得と、エージェントがプライベート情報を持っていないすべての一般化された主エージェント問題に対する新たな結果をもたらす。

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