基于博弈论的复杂动力系统对抗决策
计算机科学与博弈论
2022-03-02 v1 混沌动力学
摘要
我们将计算博弈论应用于一类基于物理的模型统一框架，该框架表示多个智能体在合作与竞争过程中的决策。此处竞争者试图正向影响自身收益，同时负向影响竞争对手的收益。用所谓的 Boyd-Kuramoto-Lanchester（BKL）复杂动力系统模型对这些交互建模，所得结果可应用于商业、博弈与安全场景。本文研究 BKL 模型上的一类决策问题，其中使用博弈论方法分析一大组耦合的、切换的动力系统。由于其规模，求解这些 BKL 博弈的计算成本成为求解过程的主导因素。为此，我们引入一种新颖的纳什主导（Nash Dominant）求解器，其兼具数值高效性与精确性。该新求解技术的性能与传统精确求解器（遍历整个博弈树）以及近似求解器（如短视搜索与蒙特卡洛树搜索（MCTS））进行了比较。对这些技术进行了评估，并用于深入理解非线性动力系统及对抗环境中的策略决策。
引用
@article{arxiv.2201.12355,
title = {Adversarial Decisions on Complex Dynamical Systems using Game Theory},
author = {Andrew C. Cullen and Tansu Alpcan and Alexander C. Kalloniatis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.12355},
year = {2022}
}