A comprehensive human-agent negotiation framework: Preferences, emotion & interaction
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 835019
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN AYDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Günümüzün giderek daha birbirine bağlı dünyasında, insan-etmen müzakereleri, paydaşların ortak kararlar alması gerektiğinde sosyal olarak faydalı anlaşmalara ulaşmada önemli bir rol oynamaktadır. Hem insan müzakerecilerin tercihlerini hem de tutumlarını anlama yeteneğine sahip akıllı etmenlerin geliştirilmesi, etkili insan-etmen etkileşimleri için önemli bir önkoşuldur. Bir insanın duygusal durumunu anlama ve bir etmenin duygusal durumunu ifade etme yeteneği, müzakere sonucunu önemli ölçüde etkileyebilir. Bu tez, insan-etmen müzakeresi alanını devrim niteliğinde değiştiren iki önemli unsur olan Duygusal Farkındalıklı Müzakere Stratejisi ve Çatışma Temelli Rakip Modelleme (ÇTRM) öğelerini entegre eden kapsamlı bir çerçeve sunar. Bu yeni yaklaşımları birleştiren çerçeve müzakere başarısını artırır ve etmenler ile insan müzakereciler arasındaki işbirliğini teşvik eder, nihayetinde karşılıklı fayda içeren anlaşmalara yol açar. Tez, araştırma bağlamını ve motivasyonunu oluşturarak, işbirliğine dayalı karar vermenin karmaşık zorlukları ele almak için kaçınılmaz olduğu bir dünyada, insan-etmen müzakeresinin artan önemini vurgular. İnsan tercihlerini ve davranışlarını doğru bir şekilde yorumlamak için gelişmiş etmenlere olan ihtiyacı belirtir ve ortak çıkarlara hizmet eden kabul edilebilir çözümleri mümkün kılar. Geleneksel yaklaşımların rakip tekliflerine ve kalan süreye yüksek ölçüde bağlı olduğunu gösterir. Ayrıca, insan-etmen müzakeresinde duygusal farkındalık ve rakip modelleme stratejilerinin kritik rolünü keşfeder. Mevcut araştırmanın sentezi, önerilen kapsamlı çerçevenin geliştirilmesi için temel oluşturur. Duygusal farkındalık, önerilen müzakere stratejisinde merkezi bir rol oynar. Çözümleyici Etmen (Solver Agent), Hibrit Etmen Teklif Stratejisi'nin duygusal farkındalığa sahip olarak geliştirilmiş bir versiyonudur. Çözümleyici Etmen, müzakere sırasında rakibin duygusal durumunu dikkate alır, bu da daha yüksek sosyal fayda puanlarına ve daha kısa anlaşma sürelerine yol açar. Duygusal farkındalığın, özellikle insan-etmen ortamlarında müzakere sonuçları üzerindeki derin etkisini vurgulayan deneysel bir çalışma yapılmıştır. ÇTRM, sınırlı etkileşim deneyimi içerisinden maksimum bilgiye verimli bir şekilde ulaşır ve özellikle insan-etmen ve otomatik müzakere senaryolarında geleneksel yaklaşımlardan daha başarılı bir tahmin performansı gösterir. Deneysel analizler, ÇTRM'nin müzakerede insan davranışı ve tercihlerini modelleme konusunda üstün olduğunu doğrulamıştır. Sonuç olarak, bu tezde sunulan kapsamlı insan-etmen müzakere çerçevesi, alandaki önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Çatışma Temelli Rakip Modelleme ile duygusal farkındalığı sorunsuz bir şekilde birleştiren çerçeve akıllı etmenlerin insan tercihlerini ve davranışlarını daha doğru bir şekilde anlamalarına yardımcı olur, işbirliği yapmalarını kolaylaştırır ve karşılıklı faydayı önceleyen anlaşmalara ulaşır. Bu çerçevenin insan-etmen ve otomatik müzakere ortamlarında etkili olması, müzakere etmenlerinin insan müzakerecilerle yetkin bir şekilde etkileşimde bulunabilme, anlayışı teşvik etme ve müzakere sonuçlarını optimize etme konusundaki potansiyelini vurgular. İnsan-etmen müzakerelerinin geleceği, akıllı etmenlerin, ortak çıkarları içeren kabul edilebilir çözümler aracılığıyla sosyal faydayı teşvik eden ve pozitif değişikliği destekleyen yetenekli ortaklar olarak hizmet etmesinde yatar. Bu tez, bu vizyonu gerçekleştirmeye yönelik değerli görüşler sunar ve insan-etmen etkileşimi alanında önemli bir adım olarak kayda geçer.
Özet (Çeviri)
In today's increasingly interconnected world, human-agent negotiation plays a pivotal role in reaching socially beneficial agreements when stakeholders need to make joint decisions. Developing intelligent agents capable of understanding not only human negotiators' preferences but also attitudes is a significant prerequisite for effective human-agent interactions. Awareness of a human's emotional state and ability to express an agent's mood to influence the human negotiator might significantly affect the negotiation outcome. This thesis presents a comprehensive framework that revolutionizes the field of human-agent negotiation, integrating two critical elements: Emotionally aware negotiation strategy and Conflict-Based Opponent Modeling (CBOM). By combining these novel approaches, the framework enhances negotiation outcomes and fosters cooperation between agents and human negotiators, ultimately leading to mutually advantageous agreements. The thesis establishes the research context and motivation, underscoring the escalating importance of human-agent negotiation in a world where collaborative decision-making is essential for addressing complex challenges. It highlights the need for advanced agents to accurately interpret human preferences and behaviors, enabling admissible settlements that serve joint interests. Shedding light on the limitations of conventional approaches that heavily rely on opponent offers and remaining time. Additionally, it explores the critical role of emotional awareness and opponent modeling strategies in human-agent negotiation. The synthesis of existing research lays the groundwork for developing the proposed comprehensive framework. Emotional awareness takes center stage in the proposed negotiation strategy. Solver Agent: Emotional Extension of the Hybrid Agent bidding strategy is introduced. The Solver Agent considers the opponent's emotional state during negotiation, leading to higher social welfare scores and faster agreement times. The experimental study emphasized the profound impact of emotional awareness on negotiation outcomes, particularly in human-agent settings. CBOM efficiently extracts maximum information from limited interaction rounds in human-agent negotiation settings, surpassing traditional approaches in prediction performance. Experimental analyses confirmed the superiority of CBOM in human-agent and automated negotiation scenarios, even when the exploration of the outcome space is limited. The experimental findings establish CBOM as a powerful tool for modeling human behavior and preferences in negotiation. In conclusion, the comprehensive human-agent negotiation framework presented in this thesis represents a significant advancement in the field. By seamlessly combining Conflict-Based Opponent Modeling and Emotional Awareness, the framework empowers intelligent agents to discern human preferences and behaviors more accurately, facilitating cooperative interactions and achieving mutually beneficial agreements. The framework's effectiveness in human-agent and automated negotiation settings highlights its potential for designing negotiation agents that interact adeptly with human negotiators, fostering understanding and optimizing negotiation outcomes. The future of human-agent negotiation lies in forging a new era of cooperation, where intelligent agents serve as capable partners, promoting social welfare and driving positive change through admissible settlements that incorporate joint interests. This thesis contributes valuable insights towards realizing this vision, marking a significant step forward in the field of human-agent interaction.
Benzer Tezler
- Cinsiyetli mekânsal hareketlilikler: İş ve evin müzakere alanları
Gendered spatial mobilities: Negotiation territories of work and home
OYA YEŞİM ARMAĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK AKPINAR AKSUGÜR
- Nomads, animal breeding and agriculture in post-settlement Çukurova
İskan sonrası Çukurova'da göçerler, hayvancılık ve tarım
ONAT OZAN ATA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
TarihKoç ÜniversitesiKarşılaştırmalı Tarih ve Toplum Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YONCA KÖKSAL ÖZYAŞAR
- Etmen tabanlı modelleme ve simülasyon yaklaşımı ile gemi trafik hizmetleri sosyo teknik sisteminin analizi
Analysis of vessel traffic services socio technical system with agent based modelling and simulation approach
BERAT DAĞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN BOLAT
- Constraint-based analysis of the genome-scale metabolic networks for Klebsiella pneumoniae to identify new putative drug targets
Yeni ilaç hedefleri belirlemek için Klebsiella pneumoniae genom ölçekli metabolik ağlarının kısıta-dayalı analizi
MÜBERRA FATMA CESUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyomühendislikGebze Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİHA DURMUŞ
DOÇ. DR. TUNAHAN ÇAKIR