correlated equilibria | BriefGPT

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不完全信息博弈中近似（粗糙）相关均衡的复杂性
我们研究了不完全信息博弈中分布式学习近似相关均衡的迭代复杂度，我们证明了在广义形式博弈中，假设 PPAD 不属于 TIME (n^polylog (n))，任何多项式时间学习算法至少需要 2^log_2^{1-o (1)}(|I|) 次迭代
PDFa month ago
$\widetilde {O}(T^{-1})$ 在全信息 General-Sum Markov Games 中收敛到（粗糙）相关均衡
使用乐观跟随正则化领导者算法结合适当的价值更新过程，在全信息一般和马尔可夫博弈中找到近似于 O (T^-1) 粗糙相关均衡。
PDF5 months ago
广义和马尔可夫博弈中相关均衡的近最优策略优化
我们研究了多人广义和 Markov 游戏中计算相关均衡的政策优化算法，以往结果在收敛速率上达到了 $O (T^{-1/2})$ 的相关均衡和 $O (T^{-3/4})$ 的粗糙相关均衡的加速收敛速率，本文提出了一种通过组合平滑值更新和乐观
PDF5 months ago
Bayes 相关均衡和无悔动态
本文探讨了贝叶斯博弈的均衡概念，包括相关均衡、通信均衡，推导出基于均衡对策的博弈稳定状态的实现方法，提出一种满足稳定、高效、优化多个博弈均衡的新均衡概念。
PDFa year ago
多人随机博弈中的学习
本文研究多人随机博弈中同时学习的问题，通过生成算法获得相关均衡，包括 extensive-form correlated equilibrium 和普通 coarse correlated equilbrium，并提供了一些能够多项式时间内
PDF2 years ago
多人游戏中学习可理性均衡
本文提出了第一种高效算法用于学习通过较粗的相关均衡 (CCE) 和相关均衡 (CE) 合理化行为的多智能体学习，这些算法的样本复杂度与所有问题参数（包括玩家数量）的多项式成正比，同时还开发了一种新的高效算法来找到一个合理化的行动规划（不一定
PDF2 years ago
广义积和博弈中的最优相关均衡：固定参数算法，难度和双向列生成
研究了针对不同类型的协同均衡的最优相关策略问题，提出了相关 DAG 表示方法和双面列生成算法来计算最优策略并探讨其复杂性分析，探究了一些新的基准博弈。
PDF2 years ago
改进分散式多智能体强化学习的无模型算法
本文针对多智能体强化学习算法在代理数目增多时出现的采样复杂度指数级增长的现象，提出了一些去中心化的学习算法，并在几个关键的方面上做了优化，同时通过数值仿真验证我们理论的有效性。
PDF3 years ago
无遗憾学习和混合纳什均衡：不能相互混合
本文研究了 no-regret 动力学中最常被考虑的动态系统之一 - Follow-the-regularized-leader 的行为，证明了非严格的纳什均衡对于 no-regret 学习是不稳定的且不能吸引该动态系统的稳定状态，因此只有
PDF4 years ago
游戏中的套期保值：外部和换手遗憾更快的收敛
本文研究了 Hedge 算法在 n 操作游戏中的运行，得出 Hedge 算法的乐观版本的遗憾率以及基础 Hedge 的收敛速率，对于多人游戏，我们使用 Blum 和 Mansour 的经典算法寻找均衡从而得到了我们的结果。
PDF4 years ago
多人博弈中的相关学习
该论文研究了多人游戏中，玩家间某种形式的通信建模的解概念，着重探讨了顺序博弈中的粗糙相关均衡（CCEs）并提出了 CFR 及其变体算法，其中 CFR-Jr 的效率比 CFR-S 和当前最先进的计算 CCEs 算法都要快且可行。
PDF5 years ago
单品拍卖的相关和粗略均衡
研究首价单品拍卖中的相关均衡和粗略均衡，证明与 Nash 均衡一样，所有相关均衡都可以实现完全的效率和至少是次高价值的收入；而粗略均衡则可能产生较低的效率和收入，即使没有价格高估。
PDF8 years ago