論文の概要: Measuring the benefits of lying in MARA under egalitarian social welfare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09354v1
- Date: Wed, 14 Jan 2026 10:36:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.366662
- Title: Measuring the benefits of lying in MARA under egalitarian social welfare
- Title(参考訳): 平等主義的社会福祉下におけるMARAにおける嘘のメリットの測定
- Authors: Jonathan Carrero, Ismael Rodriguez, Fernando Rubio,
- Abstract要約: 平等主義的社会福祉の後、一組のエージェントに資源が分配される場合、その効用が最小限であることが判明したエージェントの有用性を最大化することが目的である。
本稿では、この状況を解析し、遺伝的アルゴリズムを用いて、異なる状況下での嘘の利点を評価する実践的研究を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.549674308286534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: When some resources are to be distributed among a set of agents following egalitarian social welfare, the goal is to maximize the utility of the agent whose utility turns out to be minimal. In this context, agents can have an incentive to lie about their actual preferences, so that more valuable resources are assigned to them. In this paper we analyze this situation, and we present a practical study where genetic algorithms are used to assess the benefits of lying under different situations.
- Abstract(参考訳): 平等主義的社会福祉の後、ある資源が一組のエージェントに分配される場合、その効用が最小限であることが判明したエージェントの有用性を最大化することが目的である。
この文脈では、エージェントは実際の好みについて嘘をつくインセンティブを持つことができ、それによってより貴重なリソースが割り当てられる。
本稿では、この状況を解析し、遺伝的アルゴリズムを用いて、異なる状況下での嘘の利点を評価する実践的研究を行う。
関連論文リスト
- Social Welfare Function Leaderboard: When LLM Agents Allocate Social Welfare [87.06241096619112]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の福祉に影響を及ぼす高い意思決定にますます信頼されている。
本稿では, LLMが主権アロケータとして機能する動的シミュレーション環境である社会福祉機能ベンチマークを紹介する。
我々は、20の最先端LCMを評価し、社会福祉確保のための第1のリーダーボードを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-01T17:52:31Z) - Sequential Resource Trading Using Comparison-Based Gradient Estimation [21.23354615468778]
資源割り当てのシーケンシャルなトレーディングを、2つの合理的なエージェントが有限のカテゴリから逐次的にリソースを交換する環境で検討する。
提供エージェントは、応答エージェントのユーティリティ機能を知ることなく、そのユーティリティを改善するための取引オファーを行い、応答エージェントは、そのユーティリティを改善するオファーのみを受け入れる。
本稿では,提案エージェントが応答エージェントの勾配(参照)を推定し,事前の受け入れや拒絶の応答に基づいて提案を行うアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-20T20:42:41Z) - Balancing utility and cognitive cost in social representation [3.4447129363520337]
我々は、下流のユーティリティと情報コストのトレードオフを最適に行うエージェント表現を見つけることの問題を動機付けている。
資源制約付き社会表現の2つの例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T15:27:01Z) - Strategic Resource Selection with Homophilic Agents [48.83208975886834]
類似エージェントとの共同資源利用を目指す異種エージェントを用いたリソース選択ゲームを提案する。
モデルでは,異なるタイプのエージェントを考慮し,その決定的特徴はユーザ間の同一型エージェントの割合である。
このような有界な有理性はゲーム理論上有利な性質を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T14:14:58Z) - Inferring Lexicographically-Ordered Rewards from Preferences [82.42854687952115]
本稿では,エージェントの観察された嗜好の多目的報酬に基づく表現を推定する手法を提案する。
我々は,異なる目的に対するエージェントの優先順位を語彙的入力としてモデル化することにより,エージェントがより高い優先順位を持つ目的に対して無関心である場合に限って,より低い優先順位を持つ目的が重要となるようにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T12:01:41Z) - Improving Welfare in One-sided Matching using Simple Threshold Queries [9.270928705464193]
我々は、$n$エージェントが$m$オブジェクトよりも好みを持つ一方的なマッチング問題を研究する。
簡単なしきい値クエリを使って、彼らの基準的嗜好についてもっと学ぶことに集中する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-27T20:02:57Z) - Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain
Preferences [91.3755431537592]
エージェントの選好が不明な場合,共有資源の不足の設定における意思決定の問題について検討する。
我々のアプローチは、再生されたカーネルヒルベルト空間における好みの表現に基づいている。
エージェントの期待した利益を最大化する最適な戦略を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T03:08:22Z)
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。