自利代理人的集体适应系统中的共享者困境
摘要：使用效用优化来实现自适应的集体适应系统(CAS)中可能存在的问题。CAS中的代理可能是自私的，而他们的效用可能取决于其他代理的选择。独立优化代理效用可能会导致由于局部干扰而产生的个体和全局奖励不佳的情况。联合优化可能不具有良好的扩展性，并且如果代理由于隐私或安全问题而无法暴露其偏好，则联合优化是不可能的。在本文中，我们研究了用于缓解这个问题的效用共享。与他人共享效用可以激励个体考虑在局部上不是最优的选择，但可以增加全局奖励。我们以效用共享的分布式交叉熵优化的变体为例解释了我们的方法。实证结果表明，与不共享效用的优化相比，效用共享可以增加预期的个体和全局回报。我们还研究了在一个共享效用的CAS中贪婪叛变者的影响。我们观察到叛变者可以增加个体预期回报，但以共享个体回报为代价。我们以实证方式展示了在CAS中自私的代理在选择叛变和共享之间面临的困境。
作者：Lenz Belzner, Kyrill Schmid, Thomy Phan, Thomas Gabor and Martin Wirsing
论文ID：1804.10781
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2018-05-01