Sammanfattning Många förhandlingar i den verkliga världen kännetecknas av ofullständig information, och deltagarnas framgång beror på deras förmåga att avslöja information på ett sätt som underlättar avtal utan att äventyra deras individuella vinst. Detta dokument presenterar en agent-design som kan förhandla skickligt med människor i miljöer där agenter kan välja att sanningsenligt avslöja sin privata information innan de deltar i flera förhandlingsrundor. Sådana inställningar är jämförbara med verkliga situationer där människor måste besluta om de ska lämna ut information, t.ex. vid förhandlingar om hälsoplaner och affärstransaktioner. Agenten kombinerade ett besluts-teoretiskt tillvägagångssätt med traditionella maskininlärningsmetoder för att resonera om de sociala faktorer som påverkar spelarnas avslöjande beslut om människors förhandlingsbeteende. Det visade sig överträffa såväl människor som agenter som spelar spelets jämviktsstrategi i empiriska studier som spänner över hundratals ämnen. Det var också mer sannolikt att nå en överenskommelse än människor eller agenter som spelade jämviktsstrategier. Dessutom hade det en positiv effekt på människors spel, vilket gjorde det möjligt för dem att uppnå betydligt bättre prestanda jämfört med människors spel med andra människor. Dessa resultat visas generalisera för två olika inställningar som varierade hur spelarna är beroende av varandra i förhandlingarna.
Peled m.fl. REF konstruera en agentmodell för avslöjande spel, där spelarna kan besluta att sanningsenligt avslöja sina mål innan de deltar i två förhandlingsrundor.
A study of computational and human strategies in revelation games
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}