非原子博弈中的学习,第一部分:有限动作空间与种群博弈
计算机科学与博弈论
2021-07-06 v1 机器学习
最优化与控制
摘要
我们考察了在非原子博弈中广泛一类学习动态在离散与连续时间下的长期行为。所考虑的动态类包括虚拟博弈及其正则化变体、最优反应动态(同样可能为正则化),以及双重平均 / “跟随正则化领导者”的动态(其自身以复制动态和 Friedman 的投影动态为特例)。我们的分析既涉及实际博弈轨迹也涉及其时间平均,并且涵盖了势博弈与单调博弈,以及具有(全局或非全局)演化稳定状态的博弈。我们仅关注具有有限动作空间的博弈;具有连续动作空间的非原子博弈将在本文第二部分中详细处理。
引用
@article{arxiv.2107.01595,
title = {Learning in nonatomic games, Part I: Finite action spaces and population games},
author = {Saeed Hadikhanloo and Rida Laraki and Panayotis Mertikopoulos and Sylvain Sorin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.01595},
year = {2021}
}
备注
27 pages