非合作规划的博弈论方法

AAAIMar, 2015

Game-theoretic Approach for Non-Cooperative Planning

Jaume Jordán, Eva Onaindia

TL;DR本文采用博弈论的方法进行非合作规划，以解决资源利用率导致的个体之间的冲突，并分析在不同规划之间的策略选择中，博弈论方法所得到的纳什均衡解对个体之间的策略行为所产生的影响。

Abstract

When two or more self-interested agents put their plans to execution in the same environment, conflicts may arise as a consequence, for instance, of a common utilization of resources. In this case, an agent can postpone the execution of a particular action, if this punctually solves the conflict, or it can resort to execute a different plan if the agent's pa

game-theoretical approach non-cooperative planning conflict resolution nash equilibrium strategic behavior

发现论文，激发创造

自主赛车的非合作博弈方法

本篇研究提出一种基于非合作非零和博弈的方法，将赛车决策的制定作为一种博弈模型，其中包括考虑碰撞规避和考虑非静态赛道约束等方面。这三个游戏分别考虑了不同的碰撞约束和回报机制，并证明了所提出的策略在模拟实现中可以成功地生成多种有趣的赛车行为形式。

Dec, 2017

协调人群：在非合作系统中诱导理想均衡

本文提出了一种奖励设计方法，通过多智能体强化学习和黑盒优化使得自利型智能体在非合作多智能体系统中选择的动作能够产生优化的系统结果，并且能通过离线的马尔可夫博弈来得到最优的激励设计结构。

Jan, 2019

用于自主双人无人机竞速的实时博弈论规划器

本文提出了一种基于 Nash 均衡的多人无人机赛车策略规划算法，并通过基于视觉的方法估计对手位置，该算法在无人机赛车模拟和实际硬件试验中表现出有效的竞争力。

Jan, 2018

对抗性游戏中的决策分析

本文从多个角度对对抗博弈中三种主要的游戏模型（零和标准型和扩展型游戏，Stakelberg 安全游戏和零和微分游戏）进行了系统的调研，涵盖了游戏模型基础知识，平衡概念，问题分类，研究前沿，最优策略寻找技术，主要算法和实际应用，并探讨了未来的研究方向。

Jul, 2022

自主车辆的分层博弈规划

本文提出了一种用于自动驾驶的新型博弈理论轨迹规划算法，通过将动态游戏分解为漫长的 “战略” 游戏和短期的 “战术” 游戏，在保证实时性的同时，能够量化自动车辆和人类司机影响彼此的能力和激励，实现更加丰富、安全和有效的自主驾驶行为，并且不依赖于完美理性预测，而是适用于非确定性人类决策的模型。

Oct, 2018

算法理性：代价计算的博弈论

本文提出了一个关于战略代理进行可能昂贵计算的普适的博弈论框架，利用该框架在一些已研究的博弈中（如有限重复犯罪囚徒困境和剪刀石头布）提供心理学上合理的解释，同时提出了保证博弈中存在均衡的自然条件。

Dec, 2014

非合作环境下的可靠路口控制

我们提出了一种可靠的交叉口控制机制，用于战略自主联网车辆（代理程序）在非合作环境中。

Feb, 2018

一种共享资源占用的多智能体强化学习模型

这篇论文讨论了博弈论在共享资源议题上的应用，指出标准博弈论方法在处理复杂资源动态预测上的局限，并探索强化学习在该领域的应用，并且发现学习、排除和公平性在资源共享问题中是如何关联的。

Jul, 2017

带私有状态的自利智能体之间的最优协调规划

对于多智能体系统中的动态和不确定环境，我们提出了一种激励兼容机制，以实现感应随机博弈的马尔可夫完美均衡下的最佳联合计划，特别地，我们运用吉廷斯分配指数提供高效的分布式算法，并将最优策略的计算分配给代理。

Jun, 2012

互相依存的调度博弈

该论文提出了一个有关互相依赖调度游戏的模型，以解决在规划和协调大规模基础设施方面所面临的问题。通过博弈论分析模型，探讨该模型中的福利最大化、纳什平衡等方面的问题。

May, 2016