On Multi-Agent Reinforcement Learning in Matrix, Stochastic and Differential Games
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we investigate reinforcement learning algorithms on matrix, stochastic, and differential games. In matrix and stochastic games, the states and actions are represented in continuous domains. We propose two decentralized multi-agent reinforcement learning algorithms to solve the problem of learning in matrix and stochastic games when the learning agent has only minimum knowledge about the underlying game and the other learning agents. The proposed algorithms are the constant learning rate-based exponential moving average Q-learning (CLR-EMAQL) algorithm, and the exponential moving average Q-learning (EMAQL) algorithm. We mathematically show that the proposed CLR-EMAQL algorithm converges to Nash equilibrium in games with pure Nash equilibrium. We introduce the concept of Win-or-Learn-Slow (WoLS) mechanism for the proposed EMAQL algorithm so that the proposed algorithm learns fast when it is winning, and learns cautiously when it is losing. We also provide a theoretical proof of convergence to Nash equilibrium for the proposed EMAQL algorithm in games with pure Nash equilibrium. In games with mixed Nash equilibrium, our mathematical analysis shows that the proposed EMAQL algorithm converges to an equilibrium. Although our mathematical analysis does not explicitly show that the proposed EMAQL algorithm converges to Nash equilibrium, our simulation results indicate that the proposed EMAQL algorithm does converge to Nash equilibrium. Our simulation iii results also show the convergence of the proposed algorithms to Nash equilibrium over a variety of matrix and stochastic games that some of the state-of-the-art multi-agent reinforcement learning algorithms fail to converge to Nash equilibrium at.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle