Abstrakt. Vi antar Markov-kedjeramen för att modellera bilaterala förhandlingar mellan agenter i dynamiska miljöer och använda Bayesianskt lärande för att göra det möjligt för dem att lära sig en optimal strategi i ofullständiga informationsmiljöer. Speciellt, en agent lär sig den optimala strategin att spela mot en motståndare vars strategi varierar med tiden, förutsatt att ingen tidigare information om sina förhandlingsparametrar. På så sätt presenterar vi en ny ram för adaptiva förhandlingar i sådana icke-stationära miljöer och utvecklar en ny inlärningsalgoritm, som garanterat konvergerar, som en agent kan använda för att förhandla optimalt över tiden. Vi har implementerat vår algoritm och visat att den snabbt konvergerar i ett stort antal fall.
I REF antog författarna ramen för Markov-kedjan för att modellera bilaterala förhandlingar om singelfrågor mellan agenter i dynamiska miljöer och använda Bayesianskt lärande för att göra det möjligt för agenter att lära sig en optimal strategi i ofullständiga informationsmiljöer.
Learning to Negotiate Optimally in Non-Stationary Environments
{'venue': 'CIA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}