In this work, we study the system of interacting non-cooperative two Q-learning agents, where one agent has the privilege of observing the other's actions. We show that this information asymmetry can lead to a stable outcome of population learning, which generally does not occur in an environment of general independent learners. The resulting post-learning policies are almost optimal in the underlying game sense, i.e., they form a Nash equilibrium. Furthermore, we propose in this work a Q-learning algorithm, requiring predictive observation of two subsequent opponent's actions, yielding an optimal strategy given that the latter applies a stationary strategy, and discuss the existence of the Nash equilibrium in the underlying information asymmetrical game.


翻译:在这项工作中,我们研究互动的不合作的两个Q-学习代理器系统,其中,一个代理器有权观察对方的行动;我们表明,这种信息不对称可导致人口学习的稳定结果,一般而言,在一般独立学习者的环境中不会发生这种情况;由此产生的学习后政策在基本游戏意义上几乎是最佳的,即它们形成纳什平衡;此外,我们在此工作中建议一种Q-学习算法,要求预测观察后来两个对手的行动,考虑到后者采用固定战略,从而产生最佳战略,并讨论基本信息中是否存在纳什平衡不对称游戏。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
131+阅读 · 2020年5月14日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
97+阅读 · 2019年12月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8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3月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月17日
Arxiv
4+阅读 · 2020年1月17日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月12日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8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