Att lära sig agera i en multiagentisk miljö är ett svårt problem eftersom den normala definitionen av en optimal politik inte längre gäller. Den optimala politiken är när som helst beroende av de andra aktörernas politik. Detta skapar en situation där man lär sig ett rörligt mål. Tidigare inlärningsalgoritmer har en av två brister beroende på deras tillvägagångssätt. Antingen konvergerar de till en politik som kanske inte är optimal mot de specifika motståndarnas politik, eller så konvergerar de inte alls. I den här artikeln undersöker vi detta inlärningsproblem inom ramen för stokastiska spel. Vi tittar på ett antal tidigare inlärningsalgoritmer som visar hur de misslyckas på ett av ovanstående kriterier. Vi bidrar sedan med en ny förstärkande inlärningsteknik med hjälp av en variabel inlärningshastighet för att komma till rätta med dessa brister. Speciellt introducerar vi WoLF-principen, "Win or Learn Fast", för att variera inlärningshastigheten. Vi undersöker denna teknik teoretiskt, visar konvergens i självspel på en begränsad klass av itererade matrisspel. Vi presenterar också empiriska resultat på en mängd mer allmänna stokastiska spel, i situationer av självspel och annars, visar den breda tillämpligheten av denna metod.
WoLF (Win eller Learn Fast) konvergerar till Nash equilibria i två spelare två åtgärd spel REF.
Multiagent learning using a variable learning rate
{'venue': 'Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}