本文探讨了两种关于 ROSE 值的变体：qROSE 和 lROSE/ROLE。qROSE 是 ROSE 值的“量子”版本，它将平均值替换为加权平均值，并包含所有代理决策序列（例如 [A B A A C B]）。lROSE/ROLE 是 ROSE 值的“泄漏”版本，它在任何转移时将效用乘以 α∈(0;1) ，而不是 1:1 转移。作者希望了解是否有相关的现有文献，以及如何发展这些变体的直觉。
🤔 **qROSE：量子 ROSE 值**
qROSE 是对经典 ROSE 值的扩展，它考虑了代理决策序列的“轨迹”。经典 ROSE 值通过对所有代理排列的平均值来计算，而 qROSE 则使用加权平均值，并包含所有可能的决策序列（例如 [A B A A C B]）。这使得 qROSE 可以更全面地反映代理之间的相互作用，以及它们对最终结果的影响。
然而，qROSE 的一个挑战是确定合适的权重。由于存在许多可能的权重分配，因此需要深入研究以确定最合理的分配方案。
🤔 **lROSE/ROLE：泄漏 ROSE 值**
lROSE/ROLE 则关注效用在代理之间转移时的“泄漏”。经典 ROSE 值假设效用可以 1:1 地转移，而 lROSE/ROLE 则引入了一个参数 α∈(0;1)，表示每次转移时效用损失的比例。这模拟了现实世界中，由于信息丢失、摩擦或其他因素导致的效用损失。
lROSE/ROLE 的引入为分析效用转移的效率和公平性提供了一个新的视角。它可以用于评估不同的机制和协议，并确定哪些机制可以最大程度地减少效用损失。
🤔 **未来方向**
qROSE 和 lROSE/ROLE 都是对 ROSE 值的创新扩展，为理解多代理系统中的效用分配提供了新的视角。未来的研究可以进一步探索这些变体的性质，包括：
* 确定 qROSE 中合适的权重分配方法。
* 研究 lROSE/ROLE 中 α 参数对系统效率和公平性的影响。
* 将 qROSE 和 lROSE/ROLE 应用于现实世界中的多代理系统，例如博弈论、市场机制和协作系统。
通过对 qROSE 和 lROSE/ROLE 的深入研究，我们可以更好地理解多代理系统中的效用分配问题，并设计出更加高效、公平的机制和协议。
Published on August 24, 2024 5:00 AM GMT
I've come up with two ideas - variations on bargaining ROSE values:
qROSE ("quantum" version) - instead of taking average over agents' permutations, mean should be weighted and encompass all "trajectories" - sequences of agents' decisions like [A B A A C B]. I'm not sure what the weights should naturally be, as it seems there might be many different assignments which integrate to 1.lROSE / ROLE ("leaky" version) - utility cannot be transferred 1:1; instead, it is multiplied by α∈(0;1) upon any transfer.
Are there existing writeups which seem relevant to this? Alternatively, what intuitions might be useful to develop them?
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