Sep, 2021

通过学习主策略进行均场博弈中的泛化

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TL;DR利用机器学习中的泛化功能，我们研究如何学习政策，使典型代理能够针对任何人口分布表现最佳。我们提出了一种方法来学习这样的 Master 策略，并且证明了单个 Master 策略提供了纳什均衡。我们的方法基于三个方面：将当前人口分布添加为观察的一部分，使用神经网络逼近 Master 策略，使用强化学习和虚拟博弈进行训练。我们通过数值示例展示了所学习的 Master 策略的高效性以及其超越训练中使用的分布的推广能力。
发现论文，激发创造
  • 学习平均场博弈：一项调查

    该论文综述如何运用强化学习和均值场博弈来解决无法通过传统方法计算的大规模人口问题，并针对静态、平稳和演变三个最常见的情境，提出一套基于最佳策略和策略评估的迭代方法以及没有模型计算的强化学习解决方案。

    May, 2022

  • 一个在线代理能够高效学习均场博弈

    使用在线样本，无需先验知识的状态 - 动作空间、奖励函数或转移动态，通过值函数 (Q) 更新策略，同时评估均场状态 (M)，以有效逼近固定点迭代 (FPI) 的两种变种的新型在线单智能体无模型学习方案的功效通过数值实验得到确认。

    May, 2024

  • 基于均场博弈的可伸缩深度强化学习算法

    本文提出了两种方法解决深度强化学习算法在非线性函数逼近下，无法很好地处理 mean field games 的情况。第一种方法是通过神经网络将历史数据蒸馏为混合策略，应用于 Fictitious Play 算法。第二种方法是一种基于正则化的在线混合方法，不需要记忆历史数据或先前的评估，可以扩展在线 Mirror Descent 算法。数值实验表明，这些方法有效地实现了使用深度强化学习算法来解决各种 mean field games 的目的，并且这些方法的表现优于文献中的 SotA 基线。

    Mar, 2022

  • 学习深度均场博弈以建模大规模人群行为

    本文介绍了一种结合了均场博弈和马尔科夫决策过程的模型，该模型能够解决大规模群体行为的表示和分布预测问题。通过深度逆强化学习，模型可以从真实数据中学习到均场博弈中的奖励函数和前向动态，以推断大型实际系统的均场博弈模型。首次将均场博弈模型应用到社交媒体人口研究领域。

    Nov, 2017

  • 关于均场博弈中无模型学习的收敛性问题

    本文研究了具有无限相互作用 agent（例如群体）的平均场多智能体系统，使用经典的假设和单个学习算法分析了虚构迭代方案的收敛性，证明了无模型学习算法在经典 MFG 动力学假设情况下收敛于非平稳 MFG 平衡，采用深度 RL 算法在连续动作空间环境中计算了该虚构博弈方案的近似最佳响应。

    Jul, 2019

  • 关于均场博弈中的模仿问题

    本文研究了均场博弈中的模仿学习问题，引入了 Nash 模仿差作为新的解决方案，研究发现在仅收益需求受到人口分布影响时，该问题等价于单智能体模仿学习，并给出了适用于整体系统动力学的新的上界限定。

    Jun, 2023

  • 离散时间主次均值场博弈的学习

    利用基于 M3FG（major-minor MFGs）的学习算法，我们提出了一种新的离散时间版本的 M3FG，能够解决具有强影响力的主要玩家的问题，并在三个实例问题中验证了该理论结果的实际效果，从而为一类广泛可解的博弈问题建立了学习框架。

    Dec, 2023

  • 学习平均场博弈

    该论文提出了一个通用平均场博弈（GMFG）框架，用于解决具有大量人口的随机博弈中的学习和决策问题。它提出了一种使用玻尔兹曼策略（GMF-Q）的 Q 学习算法，并进行了收敛性质和计算复杂度的分析。实验表明该 GMF-Q 算法在收敛性和学习精度方面高效稳健，比现有的多智能体强化学习算法具有更好的性能。

    Jan, 2019

  • 学习均场博弈的通用框架

    本文提出了一种基于 General Mean-Field Game (GMFG) 的研究框架，通过对包括强化学习在内的算法进行探究，解决大规模人口随机博弈中的学习和决策问题，实现了 Nash 均衡。同时，通过实验证明，本文提出的 GMF-V-Q 和 GMF-P-TRPO 两种算法在多智能体强化学习的收敛性、准确度和稳定性上，均表现出更高的效率和更好的性能。

    Mar, 2020

  • 稳定均场博弈的策略更新规则正则化

    本文介绍一种名为 MF-PPO 的算法，它采用邻域策略梯度更新来调整变差的均值场博弈策略，从而提高非合作多智能体强化学习系统的稳定性和效率。

    Apr, 2023