Certain but important classes of strategic-form games, including zero-sum and identical-interest games, have the fictitious-play-property (FPP), i.e., beliefs formed in fictitious play dynamics always converge to a Nash equilibrium (NE) in the repeated play of these games. Such convergence results are seen as a (behavioral) justification for the game-theoretical equilibrium analysis. Markov games (MGs), also known as stochastic games, generalize the repeated play of strategic-form games to dynamic multi-state settings with Markovian state transitions. In particular, MGs are standard models for multi-agent reinforcement learning -- a reviving research area in learning and games, and their game-theoretical equilibrium analyses have also been conducted extensively. However, whether certain classes of MGs have the FPP or not (i.e., whether there is a behavioral justification for equilibrium analysis or not) remains largely elusive. In this paper, we study a new variant of fictitious play dynamics for MGs and show its convergence to an NE in n-player identical-interest MGs in which a single player controls the state transitions. Such games are of interest in communications, control, and economics applications. Our result together with the recent results in [Sayin et al. 2020] establishes the FPP of two-player zero-sum MGs and n-player identical-interest MGs with a single controller (standing at two different ends of the MG spectrum from fully competitive to fully cooperative).


翻译:某些但重要的战略形式游戏类别,包括零和和相同利益游戏,都具有虚拟游戏-财产(FPP)的虚拟游戏-财产(FPP),即以虚拟游戏动态形成的信念在游戏的反复游戏中总是会与纳什平衡(NE)趋同。这种趋同结果被视为游戏-理论平衡分析的(行为)理由。马可夫游戏(MGs)也称为随机游戏,它一般地将战略形式游戏的反复玩耍变成充满活力的多层游戏(FPP),特别是,MGs是多剂强化学习的标准模式 -- -- 一个在学习和游戏中恢复研究的领域,而他们的游戏-理论平衡分析也广泛进行。然而,某些MGs班是否具有(行为上的理由进行平衡分析还是没有)仍然基本上难以实现。在本文中,我们研究了一种为MGs(Mcs)反复播放的虚拟游戏和多层(NNEEE)游戏的组合组合组合模式,这是学习和游戏中两个相同的研究领域MGMG的更新研究领域研究领域,而这种游戏的单个游戏和CMGMG结果与我们的单一游戏的相互利益控制结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月8日
Arxiv
88+阅读 · 2021年5月17日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员