論文の概要: Learning Correlated Stackelberg Equilibrium in General-Sum Multi-Leader-Single-Follower Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12470v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 15:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 14:29:42.346847
• Title: Learning Correlated Stackelberg Equilibrium in General-Sum Multi-Leader-Single-Follower Games
• Title（参考訳）: 汎用マルチリーダーシングルスローアゲームにおける学習関連Stackelberg平衡
• Authors: Yaolong Yu, Haifeng Xu, Haipeng Chen
• Abstract要約: 本研究では、非対称な役割を持つプレイヤーをリーダーとフォロワーに分けることができる階層型マルチプレイヤーゲーム構造について検討する。 特に、複数のリーダーと1人のフォロワーがいるStackelbergのゲームシナリオに焦点を当てています。 我々は、CSE(Correlated Stackelberg Equilibrium)と呼ばれるMLSFゲームのための新しい非対称平衡概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.810700878778007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world strategic games involve interactions between multiple players. We study a hierarchical multi-player game structure, where players with asymmetric roles can be separated into leaders and followers, a setting often referred to as Stackelberg game or leader-follower game. In particular, we focus on a Stackelberg game scenario where there are multiple leaders and a single follower, called the Multi-Leader-Single-Follower (MLSF) game. We propose a novel asymmetric equilibrium concept for the MLSF game called Correlated Stackelberg Equilibrium (CSE). We design online learning algorithms that enable the players to interact in a distributed manner, and prove that it can achieve no-external Stackelberg-regret learning. This further translates to the convergence to approximate CSE via a reduction from no-external regret to no-swap regret. At the core of our works, we solve the intricate problem of how to learn equilibrium in leader-follower games with noisy bandit feedback by balancing exploration and exploitation in different learning structures.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の戦略ゲームは複数のプレイヤー間の相互作用を伴う。 本研究では,非対称な役割を持つプレイヤーをリーダーとフォロワーに分ける階層型マルチプレイヤーゲーム構造について検討する。 特に,マルチリーダー・シングルフォロワー(MLSF)ゲームと呼ばれる,複数のリーダと1人の従者が存在する,Stackelbergのゲームシナリオに注目した。 我々はCSE(Correlated Stackelberg Equilibrium)と呼ばれるMLSFゲームのための新しい非対称平衡概念を提案する。 オンライン学習アルゴリズムを設計し、プレイヤーが分散的に対話できるようにし、外部のStackelberg-regret学習を達成できることを証明する。 これはさらに、非外部的後悔から非スワップ的後悔への還元を通じて近似cseへの収束を意味する。 本研究の核心は,異なる学習構造における探索と搾取のバランスをとることで,ノイズの多いバンディットフィードバックを用いて,リーダーフォローゲームにおける均衡の学習方法に関する複雑な問題を解くことにある。

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