Under de senaste åren har stora framsteg gjorts mot att skapa autonoma agenter som kan lära sig genom interaktion med sin miljö. När man överväger bara en enskild agent, är det ofta lämpligt att modellera världen som stationär, vilket innebär att samma handling från samma tillstånd alltid kommer att ge samma (eventuellt stokastiska) effekter. I närvaro av andra oberoende agenser är miljön dock inte stationär: en åtgärds effekter kan bero på de andra agensernas åtgärder. Denna icke-stationäritet utgör den främsta utmaningen med multiagentiskt lärande och består av den främsta orsaken till att det bäst anses skilja sig från inlärning med en enda agent. Det mångagentiska inlärningsproblemet studeras ofta i de stiliserade inställningar som ges av upprepade matrisspel. Målet med denna artikel är att introducera en ny multiagentalgoritm för en sådan inställning, kallad Konvergens med Modellinlärning och Säkerhet (eller KMLeS), som uppnår en ny uppsättning mål som inte tidigare har uppnåtts. KMLeS är den första multiagentiska inlärningsalgoritmen för att uppnå följande tre mål: (1) konvergerar till att följa en Nash-jämviktsgemensam policy i självspelande; (2) uppnår nära det bästa svaret när man interagerar med en uppsättning minnesbundna agenter vars minnesstorlek är övre avgränsad av ett känt värde; och (3) säkerställer en individuell avkastning som är mycket nära dess säkerhetsvärde när man interagerar med någon annan uppsättning av agenter. Vår presentation av KMLeS stöds av en strikt teoretisk analys, inklusive en analys av prov komplexitet där så är tillämpligt.
En annan relaterad metod är utformad för att spela mot en klass av motståndare: minne bundna motståndare vars minnesstorlek begränsas av ett känt värde REF.
Multiagent learning in the presence of memory-bounded agents
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}