I Markovs beslutsprocess (MDP) formalisering av förstärkande inlärning interagerar ett enda adaptivt medel med en miljö som definieras av en probabilistisk övergångsfunktion. I detta solipsistiska synsätt, sekundära agenter kan bara vara en del av miljön och är därför fast i sitt beteende. Ramverket av Markov spel gör att vi kan bredda denna vy till att inkludera flera adaptiva medel med interagerande eller konkurrerande mål. I detta dokument behandlas ett steg i denna riktning där exakt två agenter med diametralt motsatta mål delar en miljö. Den beskriver en Q-learning-liknande algoritm för att hitta optimala strategier och visar dess tillämpning på ett enkelt tvåspelarspel där den optimala politiken är probabilistisk.
Vi bidrar ytterligare till litteraturen om MARL inom ramen för Markov spel REF.
Markov Games as a Framework for Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}