論文の概要: Finding Personalized Good-Enough Solutions to Unsatisfiable Stable Roommates Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20010v1
- Date: Sat, 26 Jul 2025 16:56:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.669603
- Title: Finding Personalized Good-Enough Solutions to Unsatisfiable Stable Roommates Problems
- Title(参考訳): 不満足なルームメイト問題に対するパーソナライズされた良質な解決法
- Authors: Müge Fidan, Esra Erdem,
- Abstract要約: 安定したルームメイト問題は、ルームメイトとして他のエージェントよりもエージェントの好みが特徴である。
解決策とは、エージェントを互いに許容できるペアに分割することである。
安定したルームメイト問題に対するパーソナライズされたソリューションを生成する方法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1816942730023883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Stable Roommates problems are characterized by the preferences of agents over other agents as roommates. A solution is a partition of the agents into pairs that are acceptable to each other (i.e., they are in the preference lists of each other), and the matching is stable (i.e., there do not exist any two agents who prefer each other to their roommates, and thus block the matching). Motivated by real-world applications, and considering that stable roommates problems do not always have solutions, we continue our studies to compute "good-enough" matchings. In addition to the agents' habits and habitual preferences, we consider their networks of preferred friends, and introduce a method to generate personalized solutions to stable roommates problems. We illustrate the usefulness of our method with examples and empirical evaluations.
- Abstract(参考訳): 安定したルームメイト問題は、ルームメイトとして他のエージェントよりもエージェントの好みが特徴である。
解は、エージェントを互いに許容されるペア(すなわち、お互いの選好リストにある)に分割し、マッチングは安定である(つまり、ルームメイトよりもお互いを好む2つのエージェントが存在しないので、マッチングをブロックする)。
現実の応用によって動機付けられ、安定したルームメイト問題は必ずしも解決策を持っていないので、我々は「十分な」マッチングを計算するために研究を続けます。
エージェントの習慣や習慣的嗜好に加えて,好みの友人同士のネットワークについても検討し,安定したルームメイト問題に対するパーソナライズされた解決法を提案する。
本稿では,本手法の有用性を実例と経験的評価で説明する。
関連論文リスト
- Collaborative Problem-Solving in an Optimization Game [52.005042190810116]
本稿では,エージェントが協調して2人プレイのトラベリングセールスマン問題を解く対話ゲームを紹介する。
我々のベストエージェントは、ゲームの45%を最適に自己プレイで解決します。
また、人間のユーザーとうまく協力し、馴染みのないグラフに一般化する能力も示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-21T13:15:35Z) - On the Complexity of Learning to Cooperate with Populations of Socially Rational Agents [17.015143707851358]
有限繰り返しの2つのプレイヤー汎用行列ゲームにおいて,エージェントのテキストポピュレーションと協調する問題を考える。
以上の結果から,これらの仮定だけでは,標的個体群とテミセロショットの連携を確保するには不十分であることが示唆された。
効果的な協調戦略を学習するために必要なサンプル数について,上層および下層境界を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T11:59:52Z) - AgentCF: Collaborative Learning with Autonomous Language Agents for
Recommender Systems [112.76941157194544]
本稿では,エージェントベースの協調フィルタリングにより,レコメンデータシステムにおけるユーザとイテムのインタラクションをシミュレートするエージェントCFを提案する。
我々は、ユーザだけでなく、アイテムをエージェントとして、創造的に考慮し、両方のエージェントを同時に最適化する協調学習アプローチを開発します。
全体として、最適化されたエージェントは、ユーザ・イテム、ユーザ・ユーザ・ユーザ、アイテム・イテム、集合的インタラクションなど、フレームワーク内での多様なインタラクションの振る舞いを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T16:37:14Z) - Stubborn: An Environment for Evaluating Stubbornness between Agents with
Aligned Incentives [4.022057598291766]
フルアラインインセンティブを持つエージェント間の頑健性を評価する環境であるStubbornについて紹介する。
予備的な結果として, エージェントは, パートナーの頑健さを, 環境における選択の改善のシグナルとして活用することを学ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T17:19:15Z) - The Dichotomous Affiliate Stable Matching Problem: Approval-Based
Matching with Applicant-Employer Relations [27.388757379210034]
本稿では,DASM問題(Dichotomous Affiliate Stable Matching)について紹介する。
その結果は,(1)実世界のマッチングランキングが仮定された評価関数に従うことを示すために人間による研究,(2)そのような解を見つけるための効率的で実装が容易なアルゴリズムを提供することによって,常に安定した解が存在することを証明し,(3)線形プログラミングに基づくアプローチと比較して,アルゴリズムの有効性を実験的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T18:56:21Z) - Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [66.98045013486794]
非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。
本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T05:53:28Z) - Normative Disagreement as a Challenge for Cooperative AI [56.34005280792013]
典型的な協調誘導学習アルゴリズムは、問題の解決に協力することができないと論じる。
我々は,ノルム適応政策のクラスを開発し,これらが協調性を著しく向上させることを示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-27T11:37:42Z) - Learning Equilibria in Matching Markets from Bandit Feedback [139.29934476625488]
不確実性の下で安定した市場成果を学習するためのフレームワークとアルゴリズムを開発する。
私たちの研究は、大規模なデータ駆動の市場において、いつ、どのように安定したマッチングが生じるかを明らかにするための第一歩を踏み出します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T17:59:28Z) - Knowledge-Based Stable Roommates Problem: A Real-World Application [2.741266294612776]
安定ルームメイト問題(Stable Roommates problem with Ties and Incomplete list, SRTI)は、ルームメイトとして他のエージェントよりもエージェントを優先することが特徴である。
本稿では,ドメイン固有知識を考慮した知識ベース手法をSRTIに導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-10T21:52:55Z) - End-to-End Learning and Intervention in Games [60.41921763076017]
ゲームにおける学習と介入のための統一的なフレームワークを提供する。
明示的および暗黙的な区別に基づく2つのアプローチを提案する。
分析結果は、実世界のいくつかの問題を用いて検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T18:39:32Z) - Multi-agent Reinforcement Learning for Decentralized Stable Matching [13.563394785448192]
現実の世界では、仕事、パートナー、ルームメイトなどを見つけるなど、人や個人は通常、独立して、自律的にマッチを見つけます。
このマッチングの検索は、環境に関する初期知識なしで始まる可能性がある。
本稿では,空間的に定式化された分散二面マッチング市場にマルチエージェント強化学習パラダイムを適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-03T15:28:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。