English(EN) High-Probability Nash Regret for Decentralized Learning in Markov $\alpha$-Potential Games: Episodic and Fully Online Asynchronous Algorithms with Applications to Markov Congestion Games

新算法在去中心化学习中实现高概率纳什遗憾界限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员开发了用于马尔可夫 $\alpha$-势能博弈中纳什均衡去中心化学习的新算法。这些算法专为回合制和全在线设置而设计，提供了高概率纳什遗憾界限。该工作解决了分布不匹配和近似误差等挑战，为复杂博弈结构中的去中心化学习提供了改进的理论保证。该框架应用于马尔可夫拥塞博弈，实现了可扩展的去中心化算法，用于战略性在线作业调度。 AI

影响为博弈论中的去中心化学习算法提供了理论进展，可能影响多智能体系统和资源分配。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · S. Rasoul Etesami · 2026-09-15 04:00

马尔可夫 $\alpha$-势博弈中去中心化学习的高概率纳什遗憾：具有马尔可夫拥堵博弈应用的片段式和全在线异步算法

arXiv:2609.14959v1 Announce Type: new Abstract: We study decentralized learning of Nash equilibria (NE) in infinite-horizon discounted Markov games under bandit feedback, focusing on Markov $\alpha$-potential games. We develop KL-projected natural policy gradient (NPG) algorithms…

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