用于电子市场中选择卖家的可扩展POMDP——扩展版本
人工智能
2015-12-11 v2
摘要
在多智能体电子市场中，购买代理需要通过查询其他买家（称为顾问）来选择优质卖家。部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）已被证明是通过选择性查询顾问来最优选择卖家的有效框架。然而，当前的求解方法无法扩展到在电子市场中运作的数百甚至数十个智能体。本文中，我们提出了POMDP专家混合（Mixture of POMDP Experts, MOPE）技术，该技术通过聚合较小子POMDP的解，利用基于信任的领域（如电子市场中的卖家选择问题）的固有结构。我们提出了若干MOPE方法的变体，并从理论和经验上进行分析。实验表明，MOPE可扩展到一百个智能体，从而利用更多顾问的存在显著提高了买家满意度。
引用
@article{arxiv.1511.09147,
title = {Scaling POMDPs For Selecting Sellers in E-markets-Extended Version},
author = {Athirai A. Irissappane and Frans A. Oliehoek and Jie Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.09147},
year = {2015}
}