MoCaNA，一种使用蒙特卡洛树搜索的自动化交易代理
摘要：自动化谈判是人工智能研究中的一个新兴话题。 蒙特卡罗方法受到越来越多的关注，特别是在类似围棋的高分叉因素游戏中的成功应用。 在本文中，我们描述了一个名为MoCaNA的蒙特卡罗谈判代理人，其出价策略依赖于蒙特卡罗树搜索。 我们为我们的代理人提供了对手建模技术用于出价策略和效用。 MoCaNA可以在连续谈判领域进行谈判，在未指定边界的情况下进行。 我们在不同的谈判领域将MoCaNA与ANAC 2014的决赛选手和一个随机行走者进行对比。 我们的代理人在没有边界的领域中超越了随机行走者，并在有边界的领域中超过了大多数ANAC决赛选手。
作者：C''edric Buron (LIP6), Zahia Guessoum (LIP6, CRESTIC), Sylvain Ductor (LIP6), Olivier Roussel
论文ID：1810.06918
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2018-10-17