用于学习线性二次型平均场博弈的探索噪声
最优化与控制
2023-11-03 v2 机器学习
概率论
摘要
本文旨在证明公共噪声可作为学习平均场博弈解的探索噪声。这一概念此处通过一个玩具线性二次型模型加以示例，对于该模型，一种合适形式的公共噪声已被证明能够恢复存在性与唯一性。我们在此更进一步，证明相同形式的公共噪声可迫使称为“虚拟博弈”（fictitious play）的学习算法收敛，且无需任何进一步的势或单调结构。为支持我们的理论分析，提供了若干数值例子。
引用
@article{arxiv.2107.00839,
title = {Exploration noise for learning linear-quadratic mean field games},
author = {François Delarue and Athanasios Vasileiadis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00839},
year = {2023}
}