We present a new compositional approach to compositional game theory (CGT) based upon Arrows, a concept originally from functional programming, closely related to Tambara modules, and operators to build new Arrows from old. We model equilibria as a bimodule over an Arrow and define an operator to build a new Arrow from such a bimodule over an existing Arrow. We also model strategies as graded Arrows and define an operator which builds a new Arrow by taking the colimit of a graded Arrow. A final operator builds a graded Arrow from a graded bimodule. We use this compositional approach to CGT to show how known and previously unknown variants of open games can be proven to form symmetric monoidal categories.


翻译:我们对基于箭头的构成游戏理论(CGT)提出了一个新的构成方法(CGT),这个概念源自功能性编程,与坦巴拉模块密切相关,操作员用旧的箭头建造新箭头。我们把平衡作为箭头的双模,并定义操作员从现有箭头的这种双模头建造新箭头。我们还把战略作为分级箭头的模式,并定义通过使用分级箭头的共限来构建新箭头的操作员。最终操作员从分级双模头构建了分级箭头。我们用这种组合法来向 CGT展示如何证明已知和以前未知的开放游戏变体可以形成对称的单项。

0
下载
关闭预览

相关内容

博弈论(Game theory)有时也称为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。主要研究公式化了的激励结构(游戏或者博弈)间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。也是运筹学的一个重要学科。
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
129+阅读 · 2020年5月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+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
174+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月22日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员