零和多人扩展式博弈中事前协调团队极大极小均衡的计算
计算机科学与博弈论
2021-07-20 v6
摘要
计算博弈论在现代世界中于对抗情境与社会福利优化方面有许多应用。尽管存在许多用于两人交互中求解的算法,在多人交互中高效寻找最优策略仍是一个开放挑战。本文关注于在零和扩展式博弈中计算带协调设备的多人团队极大极小均衡 (TMECor)。TMECor 建模了一组玩家事前协调对抗对手的场景。此类情境可见于纸牌游戏(例如桥牌和扑克)中,当一队合作击败目标玩家但禁止通信时;也见于现实世界,例如森林保护行动中,协调小组在拦截非法伐木者时联系有限。现有算法因计算成本高而难以高效找到 TMECor。为在更大博弈中计算 TMECor,我们做出以下关键贡献:(1) 我们提出了一种团队混合形式策略表示,其保持均衡集合不变;(2) 我们引入了一种基于新颖最佳响应预言机的、在无限策略空间中保证有限时间收敛的列生成算法;(3) 我们开发了用于最佳响应预言机中多线性项精确表示的关联表示技术;以及 (4) 我们通过实验表明,我们的算法在大型博弈中比先前最先进算法快数个数量级。
引用
@article{arxiv.2009.12629,
title = {Computing Ex Ante Coordinated Team-Maxmin Equilibria in Zero-Sum Multiplayer Extensive-Form Games},
author = {Youzhi Zhang and Bo An and Jakub Černý},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12629},
year = {2021}
}
备注
AAAI 2021. This paper also is a part of the thesis: Youzhi Zhang, February 2020. Computing Team-Maxmin Equilibria in Zero-Sum Multiplayer Games. PhD Thesis, https://personal.ntu.edu.sg/boan/thesis/Zhang_Youzhi_PhD_Thesis.pdf