解耦式 SGDA 用于策略间隔时通信的博弈
机器学习
2025-06-30 v2
摘要
我们聚焦于减少多人游戏中的通信开销，由于玩家之间频繁交换策略不可行，且玩家持有其他玩家的噪声或过时策略。我们引入解耦式 SGDA（Decoupled SGDA），这是一种对随机梯度升降（SGDA）的新型改进。在此方法中，玩家基于过时的对手策略独立更新自己的策略，并定期进行同步以对齐策略。对于强凸-强凹（SCSC）博弈，我们证明解耦式 SGDA 的通信复杂度接近最佳已知 GDA 的水平。对于弱耦合博弈（玩家间相互作用相对于博弈非互动部分较弱），解耦式 SGDA 相较于标准 SGDA 显著降低通信成本。我们的发现也适用于多玩家博弈。为深入探讨通信频率与收敛性之间的关系，我们广泛研究了解耦式 SGDA 在二次 minimax 问题中的收敛行为。最后，在玩家噪声不平衡的情境下，解耦式 SGDA 在性能上显著优于联邦 minimax 方法。
引用
@article{arxiv.2501.14652,
title = {Decoupled SGDA for Games with Intermittent Strategy Communication},
author = {Ali Zindari and Parham Yazdkhasti and Anton Rodomanov and Tatjana Chavdarova and Sebastian U. Stich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14652},
year = {2025}
}