重复授权选择的遗憾分析
计算机科学与博弈论
2024-02-15 v3 机器学习
摘要
我们提出了一项关于重复授权选择问题的研究，这是首个考虑 Kleinberg 与 Kleinberg（EC'18）的在线学习变体的工作。在该模型中，委托方与代理人重复交互，代理人拥有外生的一组解以搜索高效解。每个解可为委托方和代理人带来不同的效用，且代理人可能以自私的方式提出解以最大化自身效用。为缓解此行为，委托方宣布一个合格集以筛除某些解。然而，委托方事先并不掌握解的分布信息。因此，委托方动态地宣布不同的合格集以高效学习该分布。委托方的目标是在事后最优合格集的比较下最小化累积遗憾。我们探讨了问题设定的两个维度：代理人是短视行为还是跨轮次策略性行事，以及解产生确定性还是随机性效用。我们的分析主要刻画了委托方能够恢复次线性遗憾的若干情形，从而揭示了重复授权过程在不同情形下的兴衰。
引用
@article{arxiv.2310.04884,
title = {Regret Analysis of Repeated Delegated Choice},
author = {MohammadTaghi Hajiaghayi and Mohammad Mahdavi and Keivan Rezaei and Suho Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04884},
year = {2024}
}