論文の概要: Policy Space Response Oracles: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02227v2
• Date: Mon, 27 May 2024 16:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 06:45:59.926065
• Title: Policy Space Response Oracles: A Survey
• Title（参考訳）: 政策空間対応 Oracle: 調査
• Authors: Ariyan Bighashdel, Yongzhao Wang, Stephen McAleer, Rahul Savani, Frans A. Oliehoek,
• Abstract要約: この調査は、Physal Space Response Oracles (PSRO)として知られる大規模なゲームのためのフレームワークの概要を提供する。 PSROは,戦略の十分なサブセットに注目することで,スケーラビリティ向上を約束している。 我々はPSROの戦略探索問題に焦点をあてる: 計算コストを最小に抑えながらオリジナルのゲームを表現する戦略の効果的なサブセットを組み立てることの課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.421805293725818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Game theory provides a mathematical way to study the interaction between multiple decision makers. However, classical game-theoretic analysis is limited in scalability due to the large number of strategies, precluding direct application to more complex scenarios. This survey provides a comprehensive overview of a framework for large games, known as Policy Space Response Oracles (PSRO), which holds promise to improve scalability by focusing attention on sufficient subsets of strategies. We first motivate PSRO and provide historical context. We then focus on the strategy exploration problem for PSRO: the challenge of assembling effective subsets of strategies that still represent the original game well with minimum computational cost. We survey current research directions for enhancing the efficiency of PSRO, and explore the applications of PSRO across various domains. We conclude by discussing open questions and future research.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論は、複数の意思決定者間の相互作用を研究する数学的方法を提供する。 しかし、古典的なゲーム理論解析は、より複雑なシナリオへの直接適用を前もって、多くの戦略のためにスケーラビリティに制限されている。 この調査は、ポリシスペースレスポンスオラクル(PSRO)として知られる、大規模なゲームのためのフレームワークの概要を提供する。 われわれはまずPSROを動機付け、歴史的文脈を提供する。 次に,PSROの戦略探索問題,すなわち,オリジナルのゲームを表す戦略の効果的なサブセットを最小計算コストで組み立てることの課題に焦点をあてる。 我々は,PSROの効率向上に向けた現在の研究方向を調査し,PSROの様々な領域への応用について検討する。 オープンな質問と将来の研究を議論することで締めくくります。

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