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English(EN) Decentralized Optimal Equilibrium Learning Over Dynamic Networks

揭示动态网络的去中心化学习方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文介绍了一种新颖的、用于动态网络上有限正态形博弈的去中心化学习方法。该方法允许智能体在不知道博弈规则的情况下学习社会最优均衡，仅依赖于局部收益比较和与时变邻居的通信。智能体交换随机信号和带时间戳的表格，利用表格融合和时间多数重构来处理动态通信，同时保持去中心化运行。该方法在功利主义和社会公平福利目标下实现了最优均衡选择的有限时间对数遗憾保证，并通过模拟证明了其有效性。 AI

影响 引入了一种新的博弈论去中心化学习方法，可能适用于多智能体系统和分布式人工智能。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Seref Taha Kiremitci, Muhammed O. Sayin ·

    动态网络上的去中心化最优均衡学习

    arXiv:2609.17601v1 Announce Type: cross Abstract: This paper studies decentralized learning of socially optimal equilibria in finite normal-form games over dynamic communication networks. Each agent observes only its own realized payoffs, does not know the game a priori, and can …

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