Profit-maximizing sequential task allocation to a team of selfish agents with deep reinforcement learning
We study the problem of sequential task allocation among selfish agents through the lens of dynamic mechanism design framework. In this game, the manager has to maximize its own utility in face of a random team of selfish agents.The problem assumes a discrete-time setting in which each time step com...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Zhang, Shizhuo |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Pun Chi Seng |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/157056 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Task allocation for multi-robot teams with self-organizing agents
بواسطة: Fua, C.-H., وآخرون
منشور في: (2014) -
Proactive and reactive resource/Task allocation for agent teams in uncertain environments
بواسطة: AGRAWAL, Pritee
منشور في: (2018) -
PIANO: influence maximization meets deep reinforcement learning
بواسطة: Li, Hui, وآخرون
منشور في: (2022) -
Stealing deep reinforcement learning models for fun and profit
بواسطة: CHEN, Kangjie, وآخرون
منشور في: (2021) -
Multi-agent deep reinforcement learning based incentive mechanism for multi-task federated edge learning
بواسطة: Zhao, Nan, وآخرون
منشور في: (2023)