Det tillfälliga samordningsproblemet är att utforma en autonom agent som kan uppnå optimal flexibilitet och effektivitet i ett multiagentsystem utan mekanismer för föregående samordning. Vi konceptualiserar detta problem formellt med hjälp av en spel-teoretisk modell, som kallas det stokastiska Bayesiska spelet, där en spelares beteende bestäms av dess privata information, eller typ. Baserat på denna modell, härleder vi en lösning, kallad Harsanyi-Bellman Ad Hoc Coordination (HBA), som utnyttjar konceptet Bayesian Nash jämvikt i ett planeringsförfarande för att hitta optimala åtgärder i betydelsen Bellman optimal kontroll. Vi utvärderar HBA inom ett logistikområde som kallas nivåbaserat födosök, vilket visar att det uppnår högre flexibilitet och effektivitet än flera alternativa algoritmer. Vi rapporterar också om ett människa-maskin experiment på en offentlig vetenskaplig utställning där de mänskliga deltagarna spelade upprepade Prison Dilemma och Rock-Paper-Scissors mot HBA och alternativa algoritmer, vilket visar att HBA uppnår lika effektivitet och en betydligt högre välfärd och vinst.
Albrecht och Ramamoorthy REF presenterade en algoritm, kallad HBA, som använder en uppsättning hypoteserade typer (eller policyer) i ett planeringsförfarande för att hitta optimala svar.
A Game-Theoretic Model and Best-Response Learning Method for Ad Hoc Coordination in Multiagent Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}