Abstract Coalition formation är ett centralt problem i multiagent system forskning, men de flesta modeller antar gemensam kunskap om agent typer. I praktiken är dock agenter ofta osäkra på vilka typer eller möjligheter deras potentiella partner har, men få information om dessa möjligheter genom upprepad interaktion. I detta dokument föreslår vi en ny bayesisk, modellbaserad utbildningsram för detta problem, förutsatt att koalitioner bildas (och uppgifter utförs) upprepade gånger. Vår modell gör det möjligt för agenter att förfina sin tro på de typer av andra som de interagerar inom en koalition. Modellen gör det också möjligt för agenter att göra explicita kompromisser mellan prospektering (att bilda "nya" koalitioner för att lära sig mer om olika typer av nya potentiella partner) och exploatering (som bygger på partners som mer är kända), med hjälp av värdet av information för att definiera optimal prospekteringspolitik. Vårt ramverk integrerar effektivt beslutsfattande under upprepad koalitionsbildning under typ osäkerhet med Bayesian förstärkning inlärningstekniker. Specifikt presenterar vi flera inlärningsalgoritmer för att approximera den optimala Bayesian-lösningen till den upprepade koalitionsbildningen och type-learning-problemet, vilket ger hanterbara medel för att säkerställa god sekventiell prestanda. Vi utvärderar våra algoritmer i en mängd olika inställningar, vilket visar att en metod i synnerhet uppvisar genomgående goda resultat i praktiken. Vi visar också vår modells förmåga att underlätta kunskapsöverföring över olika dynamiska uppgifter.
Chalkiadakis och Boutilier REF fokuserade på osäkerheten hos de typer (kapaciteter) av agenterna, och föreslog en Bayesian förstärkning lärram för upprepade koalitionsbildning under typ osäkerhet.
Sequentially optimal repeated coalition formation under uncertainty
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}