研究人员开发了一种名为分布式团队编排算法（DTOA）的新算法，以解决零和潜在团队博弈中的挑战，在这种博弈中，智能体依赖于监督者可能不准确的信念信息。DTOA结合了团队虚构博弈和分布式信念学习，证明了其收敛到近似团队纳什均衡。在涉及误报行动的拜占庭团队的情况下，提出了一种DTOA的弹性版本，为识别诚实团队和界定诚实团队纳什差距提供了概率保证。 AI
影响 这项研究可能有助于提高多智能体系统中更鲁棒的协调，特别是在通信不可靠或存在对抗性参与者的情况下。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍多智能体系统中新算法和理论发现的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- Byzantine teams
- distributed belief learning
- Distributed Team Orchestrating Algorithm
- DTOA
- Markov decision process
- supervisor network
- team fictitious play
- team-Nash equilibrium
- team-Nash gap
- zero-sum potential team games
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