論文の概要: Provably Efficient Algorithm for Best Scoring Rule Identification in Online Principal-Agent Information Acquisition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17379v1
- Date: Fri, 23 May 2025 01:30:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.75676
- Title: Provably Efficient Algorithm for Best Scoring Rule Identification in Online Principal-Agent Information Acquisition
- Title（参考訳）: オンラインプライマリエージェント情報取得におけるベストスコアリングルール同定のための確率的アルゴリズム
- Authors: Zichen Wang, Chuanhao Li, Huazheng Wang,
- Abstract要約: 本稿では,オンライン情報取得問題に対する主エージェントフレームワークにおける最適スコアリングルールの同定問題について検討する。
我々は,OIAFCとOIAFBの2つのアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.65572099187725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the problem of identifying the optimal scoring rule within the principal-agent framework for online information acquisition problem. We focus on the principal's perspective, seeking to determine the desired scoring rule through interactions with the agent. To address this challenge, we propose two algorithms: OIAFC and OIAFB, tailored for fixed confidence and fixed budget settings, respectively. Our theoretical analysis demonstrates that OIAFC can extract the desired $(\epsilon, \delta)$-scoring rule with a efficient instance-dependent sample complexity or an instance-independent sample complexity. Our analysis also shows that OIAFB matches the instance-independent performance bound of OIAFC, while both algorithms share the same complexity across fixed confidence and fixed budget settings.
- Abstract（参考訳）: オンライン情報取得問題に対する主エージェントフレームワーク内での最適スコアリングルールの同定問題について検討する。
我々は、エージェントとの相互作用を通じて、所望のスコアリングルールを決定するために、プリンシパルの視点に焦点を当てる。
この課題に対処するため, 固定信頼度と固定予算設定に適したOIAFCとOIAFBの2つのアルゴリズムを提案する。
我々の理論分析は,OIAFCが望まれる$(\epsilon, \delta)$-scoringルールを,効率的なインスタンス依存のサンプル複雑性あるいはインスタンス依存のサンプル複雑性で抽出できることを示した。
分析の結果,OIAFBはOIAFCのインスタンス非依存のパフォーマンスバウンダリと一致していることがわかった。
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