För att uppnå ett optimalt resultat i många situationer måste agenter välja olika handlingar från varandra. Detta gäller särskilt i många resurstilldelningsproblem, där en enda resurs endast kan användas av en agent i taget. Hur ska en konstruktör av ett multi-agent system program sina identiska agenter att bete sig var och en på ett annat sätt? Ur ett spel teoretiskt perspektiv leder sådana situationer till oönskade Nash equilibria. Till exempel överväga en resurs tilldelning spel på så sätt att två spelare konkurrerar om en exklusiv tillgång till en enda resurs. Det finns tre Nash Equilibria. De två ren strategi NE är effektiva, men inte rättvisa. Den enda blandade strategin NE är rättvis, men inte effektiv. Aumanns uppfattning om korrelerad jämvikt rättar till detta problem: Det antar en korrelationsanordning som föreslår varje agent en åtgärd att vidta. En sådan "smart" samordningsanordning är dock kanske inte tillgänglig. Vi föreslår att använda en slumpmässigt vald, "dum" heltal koordineringssignal. Smarta agenter lär sig vilka åtgärder de bör använda för varje värde av samordningssignalen. Vi presenterar en multi-agent lärande algoritm som konvergerar i polynom antal steg till en korrelerad jämvikt av ett kanalallokering spel, en variant av resursallokering spelet. Vi visar att agenterna lär sig att spela för varje koordinationssignal värde en slumpmässigt vald ren strategi Nash jämvikt i spelet. Resultatet är därför en effektiv korrelerad jämvikt. Denna CE blir mer rättvis i takt med att antalet tillgängliga samordningssignalvärden ökar.
Dessutom, tilldelning spel ofta erkänna oönskade jämvikt: ren NE som är effektiva men inte rättvisa, eller blandad strategi NE som är rättvisa men inte effektiva REF.
Decentralized Anti-coordination Through Multi-agent Learning
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 47, pages 441-473, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}