Abstract-En multi-person diskret spel där payoff efter varje spel är stokastisk anses. Fördelningen av slumpmässig payoff är okänd för spelarna och ytterligare ingen av spelarna vet strategier eller faktiska rörelser av andra spelare. En inlärningsalgoritm för spelet baserat på ett decentraliserat team av Learning Automata presenteras. Det bevisas att alla stabila stationära punkter i algoritmen är Nash Equilibria för spelet. Två specialfall av spelet diskuteras också, nämligen spel med gemensam payoff och avslappningsmärkning problem. Det förstnämnda har tillämpningar som mönsterigenkänning och det senare är ett problem som studeras i stor utsträckning i datorseendet. För de två specialfallen visas att algoritmen alltid konvergerar till en önskvärd lösning.
Det bevisas att alla stabila stationära punkter i algoritmen är Nash jämvikt för spelet REF.
Decentralized Learning of Nash Equilibria in Multi-Person Stochastic Games With Incomplete Information
{'venue': 'IEEE Trans Systems, Man, and Cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}