論文の概要: How to Exhibit More Predictable Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11296v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 13:06:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:38:32.635058
• Title: How to Exhibit More Predictable Behaviors
• Title（参考訳）: 予測可能な行動の禁止方法
• Authors: Salomé Lepers, Sophie Lemonnier, Vincent Thomas, Olivier Buffet,
• Abstract要約: 本稿では,外部オブザーバが行うことができる予測を最適化するために,エージェントがその戦略を選択する必要がある予測可能性問題について考察する。 環境力学や観察対象者の政策について不確実性を考慮して検討する。 本稿では,エージェントポリシーに対するオブザーバの信念に基づいて,報酬関数を用いた行動予測可能性評価基準を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5248694676821484
• License:
• Abstract: This paper looks at predictability problems, i.e., wherein an agent must choose its strategy in order to optimize the predictions that an external observer could make. We address these problems while taking into account uncertainties on the environment dynamics and on the observed agent's policy. To that end, we assume that the observer 1. seeks to predict the agent's future action or state at each time step, and 2. models the agent using a stochastic policy computed from a known underlying problem, and we leverage on the framework of observer-aware Markov decision processes (OAMDPs). We propose action and state predictability performance criteria through reward functions built on the observer's belief about the agent policy; show that these induced predictable OAMDPs can be represented by goal-oriented or discounted MDPs; and analyze the properties of the proposed reward functions both theoretically and empirically on two types of grid-world problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,外部観測者による予測を最適化するために,エージェントが戦略を選択するという予測可能性の問題について考察する。 本研究では,環境動態やエージェントの方針に不確かさを考慮しつつ,これらの問題に対処する。 その目的のために、我々はオブザーバーが 1. 各段階におけるエージェントの今後の行動や状態を予測し、 2. 既知問題から計算した確率的ポリシーを用いてエージェントをモデル化し, オブザーバ対応マルコフ決定プロセス(OAMDP)の枠組みを活用する。 我々は,エージェントポリシーに関するオブザーバの信念に基づく報酬関数による行動および状態予測可能性のパフォーマンス基準を提案し,これらの予測可能なOAMDPは,目標指向あるいは割引されたMDPで表現できることを示し,提案された報酬関数の特性を理論的および経験的に2種類のグリッドワールド問題に基づいて分析する。

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