Att modellera ofullkomliga agenters uppsåtliga beteende från ett litet antal observationer är en utmanande uppgift. När begränsas till den singel-agent beslut-teoretiska inställning, invers optimal kontroll tekniker antar att observerat beteende är en ungefär optimal lösning på ett okänt beslutsproblem. Dessa tekniker lär sig en nyttofunktion som förklarar exemplet beteende och sedan kan användas för att exakt förutsäga eller imitera framtida beteende i liknande observerade eller oobserverade situationer. I detta arbete överväger vi liknande uppgifter inom konkurrenskraftiga och kooperativa multiagentområden. Här, till skillnad från single-agent-inställningar, en spelare kan inte myopiskt maximera sin belöning; den måste spekulera om hur de andra agenterna kan agera för att påverka spelets resultat. Använda 1 arXiv:1308.3506v1 [cs.GT] 15 Aug 2013 spel-teoretisk uppfattning om ånger och principen om maximal entropi, introducerar vi en teknik för att förutsäga och generalisera beteende.
I multi-agent inställningar, state-of-theart beteende modellering baserat på spelet-teoretiska begreppet ånger och principen om maximal entropi har visat sig exakt förutsäga framtida beteende i nyligen påträffade domäner REF.
Computational Rationalization: The Inverse Equilibrium Problem
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}