論文の概要: Dialogue Diplomats: An End-to-End Multi-Agent Reinforcement Learning System for Automated Conflict Resolution and Consensus Building

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17654v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 16:40:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.332695
• Title: Dialogue Diplomats: An End-to-End Multi-Agent Reinforcement Learning System for Automated Conflict Resolution and Consensus Building
• Title（参考訳）: 対話外交官:自動衝突解決と合意構築のためのエンドツーエンド多エージェント強化学習システム
• Authors: Deepak Bolleddu,
• Abstract要約: 本稿では,新しいエンドツーエンドマルチエージェント強化学習フレームワークであるDialogue Diplomatsを紹介する。 提案システムは,高度な強化学習アーキテクチャと対話型ネゴシエーションプロトコルを統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conflict resolution and consensus building represent critical challenges in multi-agent systems, negotiations, and collaborative decision-making processes. This paper introduces Dialogue Diplomats, a novel end-to-end multi-agent reinforcement learning (MARL) framework designed for automated conflict resolution and consensus building in complex, dynamic environments. The proposed system integrates advanced deep reinforcement learning architectures with dialogue-based negotiation protocols, enabling autonomous agents to engage in sophisticated conflict resolution through iterative communication and strategic adaptation. We present three primary contributions: first, a novel Hierarchical Consensus Network (HCN) architecture that combines attention mechanisms with graph neural networks to model inter-agent dependencies and conflict dynamics. second, a Progressive Negotiation Protocol (PNP) that structures multi-round dialogue interactions with adaptive concession strategies; and third, a Context-Aware Reward Shaping mechanism that balances individual agent objectives with collective consensus goals.
• Abstract（参考訳）: 紛争解決と合意構築は、マルチエージェントシステム、交渉、共同意思決定プロセスにおける重要な課題である。 本稿では,複雑な動的環境下での自動競合解決とコンセンサス構築のために設計された,エンドツーエンドのマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークであるDialogue Diplomatsを紹介する。 提案システムは,高度な強化学習アーキテクチャと対話に基づく交渉プロトコルを統合し,反復的なコミュニケーションと戦略的適応を通じて,自律エージェントが高度な紛争解決を行うことを可能にする。 まず、注意機構とグラフニューラルネットワークを組み合わせて、エージェント間の依存関係とコンフリクトダイナミクスをモデル化する、新しい階層型コンセンサスネットワーク(HCN)アーキテクチャを提案する。 第2に、適応的譲歩戦略と多ラウンドの対話インタラクションを構成するプログレッシブネゴシエーションプロトコル(PNP)、第3に、個別のエージェント目標と集合的コンセンサス目標とのバランスをとるコンテキスト認識リワード整形機構。

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