협상 과정에서 불완전한 정보를 활용한 간접적 동적 협상

Основні поняття

불완전한 정보 상황에서 협상 당사자들이 간접적으로 협상하며 상대방의 모델을 학습하여 협상 성공률을 높이고 개인 이익을 극대화할 수 있다.

Анотація

이 논문은 불완전한 정보 상황에서 두 명의 자기 이해적인 독립 플레이어가 순차적으로 협상하는 문제를 다룹니다. 제안된 의사결정 모델은 간접 협상을 수행하고 상대방의 모델을 학습하여 협상에 성공할 수 있도록 돕습니다. 방법론적으로 이 논문은 휴리스틱하게 동기부여된 자기 이해적 플레이어의 협상을 베이지안 학습 및 마르코프 의사결정 프로세스 프레임워크로 제시합니다. 보상 함수의 특별한 형태는 플레이어들이 간접적으로 협상하도록 암시적으로 동기부여합니다. 이를 통해 플레이어들은 상대방의 모델을 학습하고 협상 범위를 제한할 수 있습니다. 개인 수익성과 게임 잠재력 활용 간의 절충은 플레이어별 가중치로 표현됩니다. 이는 플레이어의 선호도와 부분적으로 인간 협상의 행동적 측면을 반영합니다. 제안된 접근법은 플레이어 간 어떠한 개인 정보나 모델도 교환하지 않으므로 플레이어의 프라이버시를 완전히 보장합니다.

Статистика

협상 과정에서 플레이어 A의 수요가 이전 라운드에 비해 감소하면 플레이어 B의 다음 수요도 감소하는 경향이 있다.
협상 과정에서 플레이어 A와 B의 수요 합이 전체 금액을 초과하지 않으면 두 플레이어 모두 자신이 요구한 금액을 받게 된다.
협상 과정에서 플레이어 A와 B의 수요 합이 전체 금액을 초과하면 두 플레이어 모두 0을 받게 된다.

Цитати

"협상의 목적은 플레이어들의 행동을 조정하는 것이다. 따라서 협상은 조정된 행동을 달성하기 위한 수단이다."
"제안된 해결책은 명시적 협상 없이도 정보 피드백과 후속 조치를 통해 조정된 행동으로 이어질 수 있다."
"제안된 보상 함수의 형태는 플레이어들이 간접적으로 협상하도록 동기부여한다."

Ключові висновки, отримані з

Indirect Dynamic Negotiation in the Nash Demand Game

by Tati... о arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06566.pdf

Глибші Запити

협상 과정에서 플레이어들이 서로의 선호도와 행동을 완전히 알고 있다면 어떤 결과가 나타날까?

플레이어들이 서로의 선호도와 행동을 완전히 알고 있다면, 협상 과정은 매우 효율적이고 원활하게 진행될 것입니다. 이러한 상황에서는 각 플레이어가 상대방의 요구와 기대를 정확히 이해하고 있기 때문에, 최적의 결과를 도출하기 위한 협상 전략을 수립할 수 있습니다. 이로 인해 플레이어들은 서로의 요구를 충족시키는 방향으로 협상할 가능성이 높아지며, 결과적으로 협상 성공률이 극대화됩니다. 또한, 자원의 효율적인 분배가 이루어져 전체 게임 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 이러한 협상은 Nash 균형에 가까운 결과를 도출할 수 있으며, 각 플레이어는 자신의 이익을 극대화하면서도 상대방의 이익을 고려하는 협력적인 행동을 보일 것입니다.

플레이어들이 협상 과정에서 상대방의 행동을 예측하지 못하고 오직 자신의 이익만을 추구한다면 어떤 결과가 나타날까?

플레이어들이 상대방의 행동을 예측하지 못하고 오직 자신의 이익만을 추구하는 경우, 협상은 비효율적이고 파국적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 각 플레이어가 자신의 요구를 과도하게 주장하게 되어, 두 플레이어의 요구가 충돌할 가능성이 높아집니다. 결과적으로, 두 플레이어의 요구가 합쳐서 전체 자원을 초과하게 되면, 두 플레이어 모두 아무런 이익을 얻지 못하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 Nash Demand Game에서 볼 수 있는 전형적인 결과로, 협상 실패로 이어지며, 자원의 낭비와 함께 각 플레이어의 이익이 모두 소멸하는 결과를 초래합니다.

협상 과정에서 플레이어들이 상대방의 행동을 예측하고 자신의 이익과 전체 게임 잠재력을 균형있게 고려한다면 어떤 결과가 나타날까?

플레이어들이 상대방의 행동을 예측하고 자신의 이익과 전체 게임 잠재력을 균형 있게 고려하는 경우, 협상은 매우 성공적이고 협력적인 결과를 도출할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 플레이어들이 상대방의 요구를 이해하고, 자신의 요구를 조정하여 상호 이익을 극대화하는 방향으로 나아가게 합니다. 이 과정에서 플레이어들은 보상 함수와 같은 요소를 통해 자원의 효율적인 사용을 고려하게 되며, 이는 협상 성공률을 높이고 전체 게임의 잠재력을 극대화하는 데 기여합니다. 결과적으로, 플레이어들은 서로의 행동을 존중하며 협력적인 결과를 도출하게 되고, 이는 장기적으로도 지속 가능한 협상 관계를 형성하는 데 도움이 됩니다.