The Iterated Prison's Dilemma har lett forskning om sociala dilemman i årtionden. Men den skiljer mellan endast två atomiska handlingar: samarbete och defekt. I verkliga fångars dilemman utsträcks dessa val tidsmässigt och olika strategier kan motsvara sekvenser av handlingar, vilket återspeglar graden av samarbete. Vi introducerar ett Sequential Prison's Dilemma (SPD) spel för att bättre fånga de ovannämnda egenskaperna. I detta arbete föreslår vi en djup multiagentisk förstärkning av lärandet som undersöker utvecklingen av ömsesidigt samarbete i SPD-spel. Vår strategi består av två faser. Den första fasen är offline: den sammanställer policyer med olika samarbetsgrader och tränar sedan ett nätverk för detektering av samarbetsgrader. Den andra fasen är online: en agent väljer adaptivt sin policy utifrån den upptäckta graden av motståndarsamarbete. Effektiviteten i vårt tillvägagångssätt visas i två representativa SPD 2D-spel: ApplePear-spelet och fruktsamlarspelet. Experimentella resultat visar att vår strategi kan undvika att utnyttjas av exploaterande motståndare och uppnå samarbete med kooperativa motståndare.
Ett annat relevant arbete I REF föreslås en djupgående RL-strategi för ömsesidigt samarbete i SPD-spel.
Towards Cooperation in Sequential Prisoner's Dilemmas: a Deep Multiagent Reinforcement Learning Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}