Vi anser att inlärningsproblemet som två egenintresserade agenter ställs inför upprepade gånger spelar en allmän sum scenspel. Vi antar att spelarna kan observera varandras åtgärder men inte de utdelningar som mottagits av den andra spelaren. Begreppet Nash Equilibrium i upprepade spel ger en individuellt rationell lösning för att spela sådana spel och kan uppnås genom att spela Nash Equilibrium strategi för en-shot spel i varje iteration. En sådan strategi, men kan ibland leda till en Pareto-dominerad resultat för spel som Prison's Dilemma. Så vi föredrar lärande strategier som konvergerar till ett Pareto-optimalt resultat som också producerar en Nash Equilibrium payoff för upprepade två-spelare, n-action allmänna-sum spel. Folkteoremet gör det möjligt för oss att identifiera sådana resultat. I detta dokument introducerar vi den villkorliga gemensamma åtgärden Learner (CJAL) som lär sig den villkorliga sannolikheten för en åtgärd som vidtas av motståndaren med tanke på sina egna åtgärder och använder den för att besluta sin nästa åtgärd. Vi visar empiriskt att under självspel och om vinststrukturen i fångens Dilemma spel uppfyller vissa villkor, en CJAL-inlärare, med hjälp av en slumpmässig prospektering strategi följt av en helt girig exploateringsteknik, kommer att lära sig att konvergera till en Pareto-Optimal lösning. Vi visar också att sådant lärande kommer att generera Pareto-optimala utbetalningar i en stor majoritet av andra två spelare allmänna summa spel. Vi jämför prestanda för CJAL med den för befintliga algoritmer som WOLF-PHC och JAL på alla strukturellt distinkta två-spelare konfliktspel med ordinal utdelningar.
Banerjee m.fl. I REF föreslogs en strategi för villkorad gemensam åtgärd för lärande (CJAL) enligt vilken varje agent tar hänsyn till sannolikheten för en åtgärd som vidtas av dess motståndare med tanke på sin egen åtgärd, och använder denna information för att fatta sitt eget beslut.
Reaching pareto-optimality in prisoner’s dilemma using conditional joint action learning
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}