<div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px;"><div style="line-height:1.5;font-family:Arial"><section style="display:block;font-family:Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif;font-size:16px"><span style="margin-top:16px;margin-bottom:16px">Dear Colleague,</span><div style="margin-top:16px;margin-bottom:16px"><h3 style="background-color:rgb(255, 255, 255);margin-bottom:6px;margin-top:0px">The OptLearnMAS workshop at AAMAS 2023 is accepting submissions!</h3></div><p style="font-size:1em;margin:1em 0px">The goal of the workshop is to provide researchers with a venue to discuss models or techniques for tackling a variety of multi-agent optimization problems. We seek contributions in the general area of multi-agent optimization, including distributed optimization, coalition formation, optimization under uncertainty, winner determination algorithms in auctions and procurements, and algorithms to compute Nash and other equilibria in games. Of particular emphasis are contributions at the intersection of optimization and learning. See below for a (non-exhaustive) list of topics.</p><p style="font-size:1em;margin:1em 0px">This workshop invites works from different strands of the multi-agent systems community that pertain to the design of algorithms, models, and techniques to deal with multi-agent optimization and learning problems or problems that can be effectively solved by adopting a multi-agent framework.</p><h3 style="margin-bottom:6px;margin-top:0px">Topics</h3>The workshop organizers invite paper submissions on the following (and related) topics:<ul style="margin:0px;padding:0px 0px 0px 1.429em;font-size:1em"><li>Optimization for learning (strategic and non-strategic) agents</li><li>Learning for multi-agent optimization problems</li><li>Distributed constraint satisfaction and optimization</li><li>Winner determination algorithms in auctions and procurements</li><li>Coalition or group formation algorithms</li><li>Algorithms to compute Nash and other equilibria in games</li><li>Optimization under uncertainty</li><li>Optimization with incomplete or dynamic input data</li><li>Algorithms for real-time applications</li><li>Cloud, distributed and grid computing</li><li>Applications of learning and optimization in societally beneficial domains</li><li>Multi-agent planning</li><li>Multi-robot coordination</li></ul><p style="font-size:1em;margin:1em 0px">The workshop is of interest both to researchers investigating applications of multi-agent systems to optimization problems in large, complex domains, as well as to those examining optimization and learning problems that arise in systems comprised of many autonomous agents. In so doing, this workshop aims to provide a forum for researchers to discuss common issues that arise in solving optimization and learning problems in different areas, to introduce new application domains for multi-agent optimization techniques, and to elaborate common benchmarks to test solutions.</p><p style="font-size:1em;margin:1em 0px">Finally, the workshop will welcome papers that describe the release of benchmarks and data sets that can be used by the community to solve fundamental problems of interest, including in machine learning and optimization for health systems and urban networks, to mention but a few examples.</p><div style="margin-top:16px;margin-bottom:16px"><h3 style="background-color:rgb(255, 255, 255);margin-bottom:6px;margin-top:0px">Visit the website:</h3><span><a target="_blank" rel="noreferrer nofollow noopener" href="https://optlearnmas23.github.io/" style="color:blue;text-decoration:underline;cursor:pointer">https://optlearnmas23.github.io/</a></span></div></section><section style="display:block;font-family:Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif;font-size:16px"><header style="display:block"><h3 style="background-color:rgb(255, 255, 255);margin-bottom:6px;margin-top:0px">Important Dates</h3></header><ul style="margin:0px;padding:0px 0px 0px 1.429em;font-size:1em"><li><strong style="font-weight:bold">March 3, 2023 (23:59 UTC-12)</strong><span> </span>– Submission Deadline</li><li><strong style="font-weight:bold">March 27, 2023 (23:59 UTC-12)</strong><span> </span>– Acceptance notification</li><li><strong style="font-weight:bold">April 26, 2023 (23:59 UTC-12)</strong><span> </span>– IJCAI Fast Track Submission Deadline</li><li><strong style="font-weight:bold">May 3, 2023 (23:59 UTC-12)</strong><span> </span>– IJCAI Fast Track Acceptance Notification</li><li><strong style="font-weight:bold">May 29 or May 30, 2023</strong><span> </span>– Workshop Date</li></ul></section><br>Cheers,</div><span style="line-height:1.5;font-family:Arial">The OptLearnMAS Organizing Committee</span><br></div><div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px;"><br></div><div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px;"><br></div><div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px;"><br></div>
<div class="protonmail_signature_block" style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px;">
    <div class="protonmail_signature_block-user protonmail_signature_block-empty">
        
            </div>
    
            <div class="protonmail_signature_block-proton">
        Sent with <a target="_blank" href="https://proton.me/" rel="noopener noreferrer">Proton Mail</a> secure email.
    </div>
</div>