面向人类队友资源分配的多臂老虎机公平性约束

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与多人协作的机器人应如何决定资源分配（如社交关注或装配部件）？人们对资源分配方式尤为敏感。向某一队友分配更多资源可能被视为不公平，从而损害信任关系。本研究提出一种带公平性约束的多臂老虎机算法，机器人向不同技能水平的人类队友分配资源。机器人未知队友技能水平，需通过观察其表现来学习。将公平性定义为每个队友被选择的最低频率约束。理论保证算法性能，并通过大规模用户研究调整公平性程度。结果表明资源分配公平性对用户信任有显著影响。