Core Concepts
ネットワーク構造が学習と協調に及ぼす影響を明らかにする。
Abstract
多くの社会経済現象は、エージェント集団が共通の行動を取るために調整することを必要とする。
モデルはポテンシャルゲームであり、最適なアクションプロファイルは常に完全な一致を目指す。
ログリニアラーニングアルゴリズムを使用して、エージェントが正しい決定に合意する確率は、ネットワークリンク数の増加とともに単調増加する。
有界合理性のエージェントの場合、より均質な接続性が集団的意思決定の精度を向上させる。
Stats
システムデザイナーは、均等な接続性を可能にして学習成功率を向上させるべきである。
Quotes
"多くの作品は、完全な合理性を持つエージェントが存在する設定で収束分析に焦点を当てています。"
"我々は、エージェントが有界合理性を持つ場合や、システムが最適NE解に収束する確率へ与える効果なども考察しました。"