In this paper we characterise the long-run behaviour of the replicator dynamic in two-player zero-sum games (symmetric or otherwise). Specifically, we prove that every zero-sum game possesses a unique global attractor, which we then characterise. Most surprisingly, this attractor depends only on each player's preference order over their own strategies and not on the cardinal payoff values. Consequently, it is structurally stable. The attractor is defined by a finite directed graph we call the game's fundamental graph. If the game is symmetric, this graph is a tournament whose nodes are strategies; if the game is not symmetric, this graph is the game's response graph. In both cases the attractor can be computed in time quasilinear in the size of the game. We discuss the consequences of our results on chain recurrence and equilibria in games.


翻译:在本文中,我们用两个玩家零和游戏(对称或其他)来描述复制者动态的长期行为。 具体地说, 我们证明每个零和游戏都拥有独特的全球吸引者, 然后我们就可以描述它。 最令人惊讶的是, 这个吸引者只取决于每个玩家的偏好顺序, 而不是他们自己的策略, 而不是主要报酬值。 因此, 它在结构上是稳定的。 吸引者是由一个有限的定向图表来定义的。 我们称之为游戏的基本图表。 如果游戏是对称, 这个图表就是一场比赛, 其节点是策略; 如果游戏不是对称, 这个图表就是游戏的反应图。 在这两种情况下, 吸引者可以按照游戏大小的时间的准线来计算。 我们讨论我们的结果对游戏中链重复和平衡的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+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
103+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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008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 · 2023年3月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月21日
Arxiv
79+阅读 · 2022年7月16日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008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