[2Yin-B] Poster 4

[2Yin-B-53] An Empirical Study on Decision Transformer to Concurrent Negotiation in Supply Chains

〇Keiichi Namikoshi¹, Eito Sugita¹, Yuko Sakurai¹, Sachiyo Arai² (1. Nagoya Institute of Technology, 2. Chiba University)

Keywords:

Automated negotiation,Reinforcement learning,Multi-agent system

本論文では，効用関数や戦略が異なる自律エージェントが複数の相手と同時に交渉する同時交渉問題において，Decision Transformerの適用可能性を検証する．交渉は，相手の効用や戦略を観測できない特徴がある．近年，強化学習に基づく自動交渉エージェントが提案されており，その一つであるDecision Transformerを用いる手法は，交渉の時系列性考慮に加え，交渉ログを用いたオフライン学習により学習効率の向上も期待される．一方で，多くの既存研究は1対1の交渉を主眼とするため，サプライチェーン・マネジメントに見られるような同時交渉問題では十分に検証されていない．そこで，Supply Chain Management Leaguesを用いてDecision Transformerの適用可能性を実験的に評価する．