要約
経済学、ゲーム理論、オペレーションズ リサーチの統一概念として、ロボット工学や AI の分野でも、このユーティリティは個人のニーズ、好み、興味のレベルを評価するために使用されます。
特にマルチエージェント/ロボット システム (MAS/MRS) での意思決定と学習の場合、適切なユーティリティ モデルは、エージェントが現在のニーズを達成するための合理的な戦略を選択し、協力して行動を組織することを学習して、システムのユーティリティを最適化するのに役立ちます。
人間社会と同様に、安定した信頼できる関係を構築し、グループの各メンバーの持続可能な発展を保証します。
これらのシステムの複雑で大規模かつ長期的な動作は、基礎となる関係の基本的な特性によって強く決定されますが、メカニズムの理論的側面やロボット工学や AI の応用分野についてはあまり議論されていません。
この論文では、エージェントの相互作用間の内部および外部の関係を記述および評価するために、ユーティリティ指向のニーズパラダイムを導入します。
次に、それを裏付けるために関連分野の既存の文献を調査し、さらなる調査が必要と思われるいくつかの未解決の問題とともに、いくつかの有望な研究方向性を提案します。
要約(オリジナル)
As a unifying concept in economics, game theory, and operations research, even in the Robotics and AI field, the utility is used to evaluate the level of individual needs, preferences, and interests. Especially for decision-making and learning in multi-agent/robot systems (MAS/MRS), a suitable utility model can guide agents in choosing reasonable strategies to achieve their current needs and learning to cooperate and organize their behaviors, optimizing the system’s utility, building stable and reliable relationships, and guaranteeing each group member’s sustainable development, similar to the human society. Although these systems’ complex, large-scale, and long-term behaviors are strongly determined by the fundamental characteristics of the underlying relationships, there has been less discussion on the theoretical aspects of mechanisms and the fields of applications in Robotics and AI. This paper introduces a utility-orient needs paradigm to describe and evaluate inter and outer relationships among agents’ interactions. Then, we survey existing literature in relevant fields to support it and propose several promising research directions along with some open problems deemed necessary for further investigations.
arxiv情報
| 著者 | Qin Yang,Rui Liu |
| 発行日 | 2023-06-15 18:55:48+00:00 |
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