Cognitive Insights and Stable Coalition Matching for Fostering Multi-Agent Cooperation

要約

心の理論（TOM）などの認知能力は、人間の社会的相互作用における協力を促進する上で重要な役割を果たします。
しかし、私たちの研究では、TOM能力が高いエージェントは、TOMの能力が低い能力と比較して、必ずしもより良い協調行動を示すとは限らないことが明らかになりました。
この課題に対処するために、連合を形成する際に信念のアライメントと特殊な能力を明示的に考慮することにより、異なるTOMレベルのエージェントの強さを活用する新しいマッチング連合メカニズムを提案します。
提案されている一致するアルゴリズムは、協力的な行動の可能性を最大化し、長期的な実行可能性を確保する安定した連合を見つけようとしています。
マルチエージェントシステムの設計に認知的洞察を組み込むことにより、私たちの研究は、TOMを活用して、より洗練された人間のような調整戦略を作成し、協力を促進し、システム全体のパフォーマンスを改善する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Cognitive abilities, such as Theory of Mind (ToM), play a vital role in facilitating cooperation in human social interactions. However, our study reveals that agents with higher ToM abilities may not necessarily exhibit better cooperative behavior compared to those with lower ToM abilities. To address this challenge, we propose a novel matching coalition mechanism that leverages the strengths of agents with different ToM levels by explicitly considering belief alignment and specialized abilities when forming coalitions. Our proposed matching algorithm seeks to find stable coalitions that maximize the potential for cooperative behavior and ensure long-term viability. By incorporating cognitive insights into the design of multi-agent systems, our work demonstrates the potential of leveraging ToM to create more sophisticated and human-like coordination strategies that foster cooperation and improve overall system performance.

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