<i>BLGAN</i>: Bayesian Learning and Genetic Algorithm for Supporting Negotiation With Incomplete Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Automated negotiation provides a means for resolving differences among interacting agents. For negotiation with complete information, this paper provides mathematical proofs to show that an agent's optimal strategy can be computed using its opponent's reserve price (RP) and deadline. The impetus of this work is using the synergy of Bayesian learning (BL) and genetic algorithm (GA) to determine an agent's optimal strategy in negotiation (N) with incomplete information. BLGAN adopts: 1) BL and a deadline-estimation process for estimating an opponent's RP and deadline and 2) GA for generating a proposal at each negotiation round. Learning the RP and deadline of an opponent enables the GA in BLGAN to reduce the size of its search space (SP) by adaptively focusing its search on a specific region in the space of all possible proposals. SP is dynamically defined as a region around an agent's proposal P at each negotiation round. P is generated using the agent's optimal strategy determined using its estimations of its opponent's RP and deadline. Hence, the GA in BLGAN is more likely to generate proposals that are closer to the proposal generated by the optimal strategy. Using GA to search around a proposal generated by its current strategy, an agent in BLGAN compensates for possible errors in estimating its opponent's RP and deadline. Empirical results show that agents adopting BLGAN reached agreements successfully, and achieved: 1) higher utilities and better combined negotiation outcomes (CNOs) than agents that only adopt GA to generate their proposals, 2) higher utilities than agents that adopt BL to learn only RP, and 3) higher utilities and better CNOs than agents that do not learn their opponents' RPs and deadlines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle