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Insuring Risk-Averse Agents

机译:确保规避风险的代理人

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摘要

In this paper we explicitly model risk aversion in multiagent interactions. We propose an insurance mechanism that be can used by risk-averse agents to mitigate against risky outcomes and to improve their expected utility. Given a game, we show how to derive Pareto-optimal insurance policies, and determine whether or not the proposed insurance policy will change the underlying dynamics of the game (i.e., the equilibrium). Experimental results indicate that our approach is both feasible and effective at reducing risk for agents.
机译:在本文中,我们明确地对多主体交互中的风险规避建模。我们提出了一种保险机制,规避风险的代理人可以使用该机制来减轻风险结果并提高其预期效用。给定一个博弈,我们展示了如何推导帕累托最优保险单,并确定拟议的保险单是否会改变博弈的潜在动态(即均衡)。实验结果表明,我们的方法在降低代理商风险方面既可行又有效。

著录项

  • 来源
    《Algorithmic decision theory》|2009年|P.294-305|共12页
  • 会议地点 Venice(IT);Venice(IT)
  • 作者

    Greg Hines; Kate Larson;

  • 作者单位

    Cheriton School of Computer Science University of Waterloo Waterloo, Canada;

    Cheriton School of Computer Science University of Waterloo Waterloo, Canada;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

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