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Turn-Based Stochastic Games

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  1. RESEARCH · CL_147446 ·

    新的 PAC 学习方法用于具有私有信息的随机博弈

    研究人员开发了一种新的方法，用于在具有可达性目标的轮流随机博弈 (TBSGs) 中进行 PAC 学习。这项工作引入了一种允许去中心化学习（玩家不共享相同的学习算法）和私有信息学习（不与其他玩家共享）的方法。该研究还提出了期望条件距离 (ECD) 参数的一种博弈论推广，用于衡量到达目标集的时间期望，并建立了多项式样本复杂度界限。