論文の概要: Competing for Shareable Arms in Multi-Player Multi-Armed Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19158v1
- Date: Tue, 30 May 2023 15:59:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 15:14:36.119090
- Title: Competing for Shareable Arms in Multi-Player Multi-Armed Bandits
- Title（参考訳）: マルチプレイヤーマルチアーマバンドにおける共有アームの競争
- Authors: Renzhe Xu, Haotian Wang, Xingxuan Zhang, Bo Li, Peng Cui
- Abstract要約: 本稿では,プレイヤーが自尊心を持ち,自己報酬を最大化することを目的とした,新しいマルチプレイヤーマルチアームバンディット(MPMAB)について検討する。
本稿では, 平均的アロケーション (SMAA) を用いた新たなセルフリッシュMPMABを提案する。
我々は,一人の利己的なプレイヤーが,逸脱によって報酬を著しく増加させることはできず,また,他のプレイヤーの報酬に有害な影響も与えないことを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.08799537067425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Competitions for shareable and limited resources have long been studied with
strategic agents. In reality, agents often have to learn and maximize the
rewards of the resources at the same time. To design an individualized
competing policy, we model the competition between agents in a novel
multi-player multi-armed bandit (MPMAB) setting where players are selfish and
aim to maximize their own rewards. In addition, when several players pull the
same arm, we assume that these players averagely share the arms' rewards by
expectation. Under this setting, we first analyze the Nash equilibrium when
arms' rewards are known. Subsequently, we propose a novel SelfishMPMAB with
Averaging Allocation (SMAA) approach based on the equilibrium. We theoretically
demonstrate that SMAA could achieve a good regret guarantee for each player
when all players follow the algorithm. Additionally, we establish that no
single selfish player can significantly increase their rewards through
deviation, nor can they detrimentally affect other players' rewards without
incurring substantial losses for themselves. We finally validate the
effectiveness of the method in extensive synthetic experiments.
- Abstract（参考訳）: 共有可能な限られた資源の競争は、長い間戦略エージェントで研究されてきた。
実際、エージェントはしばしばリソースの報酬を同時に学び、最大化する必要があります。
個人化された競合ポリシーを設計するために,プレイヤーが利己的であり,自身の報酬を最大化することを目的とした,新しいマルチプレイヤーマルチアームバンディット(MPMAB)のエージェント間の競争をモデル化する。
また、複数の選手が同じ腕を引っ張るとき、これらの選手は平均して期待して腕の報酬を共有すると仮定する。
この条件下では,まず腕の報酬が知られているとき,ナッシュ平衡を解析する。
その後、平衡に基づく平均割当(SMAA)を用いた新しいセルフシッシュMPMABを提案する。
理論的には、全てのプレイヤーがアルゴリズムに従うと、SMAAは各プレイヤーに良い後悔の保証を与えることができる。
さらに,一人の利己的なプレイヤーが,逸脱によって報酬を著しく増加させることはできず,また,他のプレイヤーの報酬に有害な影響を及ぼすこともない。
本手法の有効性を,広範囲な合成実験で検証した。
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