1. Эффективность коллективного принятия решений с помощью квадратичных переводов (arXiv)

Автор: Джон Х. Эгия, Николь Имморлика, Стивен П. Лалли, Катрина Лигетт, Глен Вейл, Димитриос Ксефтерис.

Аннотация: Рассмотрим следующую задачу коллективного выбора: группа агентов с ограниченным бюджетом должна выбрать одну из нескольких альтернатив. Существует ли бюджетно-сбалансированный механизм, который: 1) не зависит от специфических характеристик группы, 2) не требует непозволительных трансфертов, 3) реализует утилитаризм, если предпочтения агентов квазилинейны и их частная информация? Мы изучаем следующую процедуру: каждый агент может выразить любую интенсивность поддержки или оппозиции каждой альтернативе, передав остальным агентам богатство, равное квадрату выраженной интенсивности; а результат определяется суммами выраженных интенсивностей. Мы доказываем, что по мере роста группы в каждом равновесии этого механизма квадратичных трансферов трансфер каждого агента стремится к нулю, а вероятность того, что будет выбран эффективный исход, стремится к единице.

2. Коллективное принятие решений в условиях ограниченного общения (arXiv)

Автор: Томас Г. Келли, Мохаммад Дивбанд Соорати, Клаус-Питер Заунер, Сарвапали Д. Рамчурн, Данеш Тарапор.

Аннотация: Одной из основных задач автономных роев роботов является коллективный выбор наилучшего доступного варианта. Для этого требуется высококачественная связь между агентами, которая не всегда может быть доступна в реальной среде. В этой статье мы представляем проблему коллективного принятия решений, ограниченную общением, когда некоторые области среды ограничивают способность агентов общаться, либо снижая вероятность успеха, либо блокируя каналы связи. Мы предлагаем децентрализованный алгоритм для отображения характеристик окружающей среды для роев роботов, а также для улучшения коллективного принятия решений в средах с ограниченным общением без предварительного знания коммуникационного ландшафта. Наши результаты показывают, что информирование коллектива о коммуникационной среде может повысить скорость конвергенции при наличии коммуникационных ограничений как минимум в 3 раза быстрее без ущерба для точности.