Multi-agent influence diagrams (MAIDs) are a popular form of graphical model that, for certain classes of games, have been shown to offer key complexity and explainability advantages over traditional extensive form game (EFG) representations. In this paper, we extend previous work on MAIDs by introducing the concept of a MAID subgame, as well as subgame perfect and trembling hand perfect equilibrium refinements. We then prove several equivalence results between MAIDs and EFGs. Finally, we describe an open source implementation for reasoning about MAIDs and computing their equilibria.


翻译:多试剂影响图(MAIDs)是一种流行的图形模型形式,对某些种类的游戏来说,已经证明它提供了关键的复杂性和解释优势,比传统的广泛游戏形式(EFG)代表形式(EFG)的优势。在本文中,我们通过引入MAID子游戏的概念以及亚游戏的完美和颤抖的手势完美的平衡改进,扩展了以前关于MSID的工作。然后,我们证明了MAIDs和EFGs之间的若干等效结果。最后,我们描述了关于MAIDs的理论和计算其平衡的开放源实施。

13
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+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
167+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
98+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年8月28日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月1日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年8月28日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员