Abstract En förhandling mellan agenter är typiskt ett ofullständigt information spel, där agenterna initialt inte vet sin motståndares preferenser eller strategi. Detta innebär en utmaning, eftersom effektiva och effektiva förhandlingar kräver att budgivaren tar hänsyn till den andres önskemål och framtida beteende vid beslut om ett förslag. Därför, för att nå bättre och tidigare avtal, kan en agent tillämpa inlärningstekniker för att konstruera en modell av motståndaren. Det finns en mogen kropp av forskning i förhandlingar som fokuserar på att modellera motståndaren, men det finns ingen färsk undersökning av allmänt använda motståndare modellering tekniker. Syftet med detta arbete är att främja och integrera kunskap om området genom att tillhandahålla en omfattande kartläggning av befintliga motståndaremodeller i en bilateral förhandlingsmiljö. Vi diskuterar alla möjliga sätt motståndare modellering har använts för att gynna agenter hittills, och vi introducerar en taxonomi av nuvarande motståndare modeller baserat på deras underliggande inlärningstekniker. Vi presenterar också tekniker för att mäta framgången för motståndare modeller och ge riktlinjer för att besluta om lämpliga prestanda åtgärder för varje motståndare modell typ i vår taxonomi.
I automatiserade förhandlingar, Pareto effektivitet är ett centralt kvalitetsmått på det förhandlade resultatet, och i synnerhet för att kvantifiera framgången med att uppskatta motståndarens preferenser REF.
Learning about the opponent in automated bilateral negotiation: a comprehensive survey of opponent modeling techniques
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}