論文の概要: Evolutionary Game-Theoretical Analysis for General Multiplayer Asymmetric Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11114v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 14:06:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 16:24:42.832378
• Title: Evolutionary Game-Theoretical Analysis for General Multiplayer Asymmetric Games
• Title（参考訳）: 一般マルチプレイヤー非対称ゲームの進化的ゲーム理論的解析
• Authors: Xinyu Zhang, Peng Peng, Yushan Zhou, Haifeng Wang, Wenxin Li
• Abstract要約: 不正確さなしに、ペイオフテーブルと動的分析のギャップを埋める。 いくつかの古典ゲームにおいて,本手法を最先端のゲームと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.753799819424785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Evolutionary game theory has been a successful tool to combine classical game theory with learning-dynamical descriptions in multiagent systems. Provided some symmetric structures of interacting players, many studies have been focused on using a simplified heuristic payoff table as input to analyse the dynamics of interactions. Nevertheless, even for the state-of-the-art method, there are two limits. First, there is inaccuracy when analysing the simplified payoff table. Second, no existing work is able to deal with 2-population multiplayer asymmetric games. In this paper, we fill the gap between heuristic payoff table and dynamic analysis without any inaccuracy. In addition, we propose a general framework for $m$ versus $n$ 2-population multiplayer asymmetric games. Then, we compare our method with the state-of-the-art in some classic games. Finally, to illustrate our method, we perform empirical game-theoretical analysis on Wolfpack as well as StarCraft II, both of which involve complex multiagent interactions.
• Abstract（参考訳）: 進化ゲーム理論は、古典ゲーム理論とマルチエージェントシステムにおける学習力学記述を結合する成功の道具である。 相互作用するプレイヤーの対称構造を考えると、多くの研究は相互作用のダイナミクスを分析するインプットとして単純化されたヒューリスティックなペイオフテーブルを使うことに焦点をあてている。 しかし、最先端の方法であっても2つの限界がある。 まず、単純化されたペイオフテーブルを分析すると不正確になる。 第二に、既存の作業では2つのポピュレーション・マルチプレイヤー非対称ゲームに対処できない。 本稿では,ヒューリスティックなペイオフテーブルと,不正確性のない動的解析のギャップを埋める。 さらに,$m$対$n$2-population multiplayer非対称ゲームに対する一般的なフレームワークを提案する。 そこで,本手法と最先端のゲームとの比較を行った。 最後に,WolfpackとStarCraft IIの複雑なマルチエージェント相互作用を含む経験的ゲーム理論解析を行う。

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