Mänskligheten står inför många problem med gemensamma resursanslag. Denna klass av multiagentiska sociala dilemman omfattar problemen med att säkerställa en hållbar användning av sötvatten, gemensamt fiske, betesmarker och bevattningssystem. Abstrakta modeller av gemensam pool resurs tilldelning baserad på icke-kooperativ spelteori förutspår att egenintresserade agenter i allmänhet kommer att misslyckas med att hitta socialt positiva equilibria-ett fenomen som kallas tragedin av allmänningar. Men i verkligheten kan mänskliga samhällen ibland upptäcka och genomföra stabila samarbetslösningar. Årtionden av beteendemässiga spelteori forskning har försökt att avslöja aspekter av mänskligt beteende som gör detta möjligt. Det mesta av detta arbete byggde på laboratorieexperiment där deltagarna bara gör ett enda val: hur mycket som är lämpligt. Med insikt om vikten av rumsliga och temporal resursdynamik, har en ny trend varit mot experiment i mer komplexa realtid videospel-liknande miljöer. Standardmetoder för icke-kooperativ spelteori kan dock inte längre användas för att generera förutsägelser för detta fall. Här visar vi att djupt förstärkande lärande kan användas istället. I detta syfte studerar vi det framväxande beteendet hos grupper av oberoende lärande agenter i en delvis observerad Markov spel modellering gemensam pool resursanslag. Våra experiment belyser betydelsen av test-och-terrorinlärning i gemensamma poolresurser och belyser förhållandet mellan utslagning, hållbarhet och ojämlikhet.
På senare tid har det varit arbete med att använda inlärningsstrategin i tragedin av allmänningar problem, analysera dynamiken i kooperativa lösningar eller REF.
A multi-agent reinforcement learning model of common-pool resource appropriation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}