有限博弈的几何分解:指数权重下的收敛与重绕回
计算机科学与博弈论
2024-05-21 v2 机器学习
最优化与控制
摘要
鉴于游戏学习动力学的复杂性,我们寻求将博弈分解为更简单的组件,以便更好地理解其长期行为。Helmholtz定理提供了一个自然的起点,将向量场分解为势成分和不可压缩成分。然而,游戏动力学的几何结构——特别是指数/乘法权重(exponential / multiplicative weights, EW)方案的动力学——不适用于Helmholtz定理所基于的欧几里得几何。这导致我们考虑基于所谓Shahshahani度量的特定黎曼框架,引入不可压缩博弈的概念,并为此建立了以下结果:首先,除了保体积外,连续时间EW动力学在不可压缩博弈中还存在一个守恒量,且具有Poincaré重绕回性——即,每条游戏进程的轨迹会无限次地来回接近其初始位置。其次,我们在已知的博弈分解(将博弈分为势成分和谐成分,其中玩家的目标分别是对齐与反对)之间建立了深刻的联系:若且仅若博弈是不可压缩的,则其为谐型,从而导致EW动力学在谐型博弈中实现Poincaré重绕回。
引用
@article{arxiv.2405.07224,
title = {A geometric decomposition of finite games: Convergence vs. recurrence under exponential weights},
author = {Davide Legacci and Panayotis Mertikopoulos and Bary Pradelski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07224},
year = {2024}
}
备注
49 pages, 16 figures