关键词principal-agent problems
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- AAAI马尔科夫决策过程中的委托 - 代理奖励塑造
两个参与方之间的代理问题会给利益产生冲突。本文探讨了奖励设计在预算限制下如何提高委托方效用，研究了一个两人博弈模型中的马尔科夫决策过程，结果表明该问题的求解是 NP 难的，但我们提供了针对随机树和具有有限时间跨度的确定性决策过程的多项式逼近 - 学习最优合同：如何利用小的行动空间
研究主体 - 代理问题中的主体为了引导代理采取成本高且不可观察的行动以获得有利结果而承诺一种与结果相关的支付方案，考虑了与代理进行多轮合同承诺的问题的推广，设计了一种算法，在观察到每轮的结果后，能够以高概率学习到近似最优的合同，对于行动空间 - 人工智能和双重合同
本研究通过实验研究 AI 算法在双重委托代理问题的双重合同模型中的行为，发现 AI 算法可以自主学会设计可以激励合规的合同，而在合同中，一方可以采取勾结或竞争等多态行为，而且欺骗行为似乎并不存在于制定的合同中。
- 理性不专注委托人模型解决动态委托代理问题
该研究使用深度强化学习框架开发了 RIRL，解决了包括多个代理，多个信息通道在内的，有理性不足主体的复杂 PA 问题，通过分析经理 - 员工关系中的丰富经济现象，展示了有理性不足的主体决策与不同代理类型之间非平凡的关系