近日，第19届智能体及多智能体系统国际会议（International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, AAMAS-2020）与第24届欧洲人工智能会议（European Conference on Artificial Intelligence, ECAI-2020）论文录用结果相继公布，我院赵登吉课题组传来捷报，共有5篇论文被接收。值得一提的是，被录用的文章中第一作者不仅有我院的硕士研究生，还有本科生。他们尝试将传统算法博弈论的研究与社交网络相结合，利用社交关系驱动解决全球数字经济环境下的新挑战。
智能体及多智能体系统国际会议（AAMAS) 是多智能体系统领域最具影响力的会议之一，由非营利组织IFAAMAS主办。今年，AAMAS-2020共收到808篇论文投稿，录用186篇。赵登吉课题组共有3篇论文被录用。
“Coalitional Games with Stochastic Characteristic Functions Defined by Private Types”一文首次针对未知特征函数的合作博弈问题进行研究，提出一种新的奖励分享机制。不同于假设先验特征函数的传统模型，新机制不仅能保证参与者愿意加入合作，同时还激励他们汇报自己真实的特征函数。实验结果表明，该机制有很强的应用前景。赵登吉教授为该论文的第一作者和通讯作者，大四本科生黄以清为第二作者。
“Redistribution Mechanism on Networks”一文着眼于非盈利资源有效分配问题的研究，提出了基于社交网络的再分配机制。该机制的目标旨在满足个体理性、激励相容、渐近预算平衡的前提下，使得资源分配尽可能社会最优。该研究首次将社交网络纳入考量，而不局限于传统的固定参与者的静态模型。与传统机制相比，该机制能显著提升分配效率。研二学生张雯为该论文的第一作者，大四本科生陈涵宇为第三作者，赵登吉教授为通讯作者。
张雯是上科大首届本科生，毕业后直研本校，目前在读硕士研究生二年级，此次共有三篇第一作者的论文被接收。其在AAMAS-2020被录用的第二篇文章是“Collaborative Data Acquisition”。文中首次研究了在大数据收集众包市场设计中，如何激励用户在社交网络中传播任务信息让更多用户参与来获得更好的数据。研究设计了一种新的奖励计算方法来激励用户提供真实的数据同时邀请更多人参与，而且确保组织者不会为冗余数据买单。模拟实验显示，相较于传统的方法，该研究在相同预算的前提下可以邀请更多的人参与，且在相同的任务完成效果下，所支付的开销最小。
欧洲人工智能会议（ECAI）是人工智能领域的三大综合会议之一，具有很强的国际影响力，每两年召开一次。今年ECAI-2020共收到1443篇论文投稿，录用365篇。赵登吉课题组共有2篇论文被录用。
“Incentivize Diffusion with Fair Rewards”一文研究如何以更公平的奖励方式激励社交网络中的信息传播。基于社交网络的信息传播机制由赵登吉教授团队首次研究并被国际同行广泛关注。本文在之前的工作基础上提出一种新的信息传播机制，融合经典的拍卖机制和再分配机制，使得所有对传播有贡献的结点都能获得正的期望收益，且不损害卖家收益。学生张雯为该论文的第一作者，研一学生张尧为第三作者，赵登吉教授为通讯作者。
此外，基于赵登吉教授的算法博弈导论课程的启发，三位本科生深入研究如何充分利用有限的预算通过社交关系实现一个信息扩散的最大化。研究成果以“Maximal Information Propagation with Budgets”来展示，与传统技巧不同，这篇文章提出了利用用户之间的竞争关系来刺激信息的传播。文中提出的奖金分配机制确保在任何有限的预算下都能保证信息的传播范围最大化，其在基于社交网络的推广中有很好的应用。赵登吉课题组的大四本科生石浩旻为该论文的第一作者，研一学生张尧为第二作者，大四本科生司子琳、王乐童分别为第三第四作者，赵登吉教授为通讯作者。
学生所取得的成绩离不开教授的悉心指导，更得益于上海科技大学本研一体的教学特色，让每位上科大学子在本科阶段就能了解科研、接触科研、参与科研，为今后更深入的学习研究打下坚实的基础。
图1：未知特征函数奖励分享机制实验分析；图2: 基于网络的再分配机制算法示例；图3：大数据收集众包机制算法示例
赵登吉教授（右三）与学生张雯（左三）、张尧（右一）等合影（资料图片）
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