論文の概要: Regret Minimization in Stackelberg Games with Side Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08576v4
• Date: Sat, 12 Oct 2024 02:29:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 17:54:30.419592
• Title: Regret Minimization in Stackelberg Games with Side Information
• Title（参考訳）: サイド情報付きスタックルバーグゲームにおけるレグレト最小化
• Authors: Keegan Harris, Zhiwei Steven Wu, Maria-Florina Balcan,
• Abstract要約: 両プレイヤーがプレイ前に外部コンテキストを観察するStackelbergゲームの設定を形式化する。 非コンテキストバージョンとは対照的に、リーダーが完全な対向的な設定でノンレグレットを達成することは不可能であることを示す。 この結果から,2つの自然緩和において,非回帰学習が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.72865997906019
• License:
• Abstract: Algorithms for playing in Stackelberg games have been deployed in real-world domains including airport security, anti-poaching efforts, and cyber-crime prevention. However, these algorithms often fail to take into consideration the additional information available to each player (e.g. traffic patterns, weather conditions, network congestion), which may significantly affect both players' optimal strategies. We formalize such settings as Stackelberg games with side information, in which both players observe an external context before playing. The leader commits to a (context-dependent) strategy, and the follower best-responds to both the leader's strategy and the context. We focus on the online setting in which a sequence of followers arrive over time, and the context may change from round-to-round. In sharp contrast to the non-contextual version, we show that it is impossible for the leader to achieve no-regret in the full adversarial setting. Motivated by this result, we show that no-regret learning is possible in two natural relaxations: the setting in which the sequence of followers is chosen stochastically and the sequence of contexts is adversarial, and the setting in which contexts are stochastic and follower types are adversarial.
• Abstract（参考訳）: Stackelbergのゲームでプレイするためのアルゴリズムは、空港のセキュリティ、密猟防止、サイバー犯罪防止など、現実世界のドメインに展開されている。 しかし、これらのアルゴリズムは、各プレイヤーに利用可能な追加情報(例えば、交通パターン、気象条件、ネットワークの混雑)を考慮するのに失敗することが多く、両者の最適な戦略に大きな影響を及ぼす可能性がある。 両プレーヤーがプレー前に外部コンテキストを観察する,サイド情報付きStackelbergゲームのような設定を形式化する。 リーダーは(コンテキストに依存した)戦略をコミットし、フォロワーはリーダーの戦略とコンテキストの両方に最もよく対応します。 我々は、フォロワーの連続が時間とともに到着するオンライン設定に焦点を当て、そのコンテキストがラウンド・ツー・ラウンドで変化する可能性がある。 非コンテクスト版とは対照的に、リーダーが完全な対向的な設定で無抵抗を達成することは不可能であることを示す。 この結果から,フォロワーの列が確率論的に選択され,コンテキストの列が逆となるような設定と,コンテキストが確率的かつ従者型が逆となるような設定の2つの自然な緩和において,非回帰学習が可能であることが示唆された。

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