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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hierarchical Learning for Emergence of Social Norms in Networked Multiagent Systems

verfasst von : Chao Yu, Hongtao Lv, Fenghui Ren, Honglin Bao, Jianye Hao

Erschienen in: AI 2015: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, a hierarchical learning framework is proposed for emergence of social norms in networked multiagent systems. This framework features a bottom level of agents and several levels of supervisors. Agents in the bottom level interact with each other using reinforcement learning methods, and report their information to their supervisors after each interaction. Supervisors then aggregate the reported information and produce guide policies by exchanging information with other supervisors. The guide policies are then passed down to the subordinate agents in order to adjust their learning behaviors heuristically. Experiments are carried out to explore the efficiency of norm emergence under the proposed framework, and results verify that learning from local interactions integrating hierarchical supervision can be an effective mechanism for emergence of social norms.

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Metadaten
Titel
Hierarchical Learning for Emergence of Social Norms in Networked Multiagent Systems
verfasst von
Chao Yu
Hongtao Lv
Fenghui Ren
Honglin Bao
Jianye Hao
Copyright-Jahr
2015
Buch
AI 2015: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-26349-6

Electronic ISBN: 978-3-319-26350-2

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26350-2_56