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新算法为去中心化学习提供高概率纳什遗憾界限

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了用于马尔可夫 $\alpha$-势博弈中纳什均衡去中心化学习的新算法。这些算法，即KL投影自然策略梯度（NPG），专为情节式和完全在线异步设置而设计。该工作建立了有限时间高概率纳什遗憾界限，消除了分布不匹配系数并适应了近似误差。然后，该框架应用于独立资源马尔可夫拥塞博弈和战略在线作业调度，提供了具有有限时间保证的可扩展去中心化学习算法。 AI

影响 为去中心化学习和博弈论提供了理论进展，可能影响多智能体系统和资源分配。

排序理由 该集群包含两篇在arXiv上发表的相同学术论文，详细介绍了博弈论和机器学习中的新算法和理论结果。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · S. Rasoul Etesami ·

    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…

  2. arXiv cs.MA (Multiagent) TIER_1 English(EN) · S. Rasoul Etesami ·

    马尔可夫 $α$-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回合制和全在线异步算法

    We study decentralized learning of Nash equilibria (NE) in infinite-horizon discounted Markov games under bandit feedback, focusing on Markov $α$-potential games. We develop KL-projected natural policy gradient (NPG) algorithms in two settings: an episodic setting with frozen pol…

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