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General sum games with joint chance constraints
General sum games with joint chance constraints
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新的学习动态在一般和博弈中实现恒定交换遗憾
研究人员为多人一般和博弈开发了新的确定性和非耦合学习动态。这些动态实现了每个玩家的恒定个体交换遗憾，独立于博弈的周期。该方法涉及玩家预测偏差收益以更新转移矩阵并玩平稳分布，证明利用了势能论证和高阶预测分析。使用公共前缀切换包装器的对抗性变体在对抗性环境中保持自玩界限并保证个体交换遗憾。
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新的Phi-Actor-Critic框架将AI代理引导至高效均衡
研究人员开发了一个名为Phi-Actor-Critic ($\Phi$-AC) 的新框架，以应对多智能体强化学习中的挑战。该方法旨在将学习引导至一般和博弈中的帕累托最优相关均衡，在这种博弈中，个体激励可能与集体福利相冲突。$\Phi$-AC 利用交换后悔最小化和中心化注意力评论员，使反事实后悔估计更易处理，从而能够学习稳定且高效的协调策略。