論文の概要: Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning : From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20523v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 17:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.644813
• Title: Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning : From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics
• Title（参考訳）: ゲーム理論とマルチエージェント強化学習 : ナッシュ平衡から進化力学へ
• Authors: Neil De La Fuente, Miquel Noguer i Alonso, Guim Casadellà,
• Abstract要約: 本稿では,本研究を基礎とした複雑なマルチエージェントシステムにおける先進的なトピックについて考察する。 マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)における4つの基本的な課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores advanced topics in complex multi-agent systems building upon our previous work. We examine four fundamental challenges in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): non-stationarity, partial observability, scalability with large agent populations, and decentralized learning. The paper provides mathematical formulations and analysis of recent algorithmic advancements designed to address these challenges, with a particular focus on their integration with game-theoretic concepts. We investigate how Nash equilibria, evolutionary game theory, correlated equilibrium, and adversarial dynamics can be effectively incorporated into MARL algorithms to improve learning outcomes. Through this comprehensive analysis, we demonstrate how the synthesis of game theory and MARL can enhance the robustness and effectiveness of multi-agent systems in complex, dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,本研究を基礎とした複雑なマルチエージェントシステムにおける先進的なトピックについて考察する。 マルチエージェント強化学習(MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning)における4つの基本的な課題について検討する。 本論文はこれらの課題に対処するために設計された最近のアルゴリズムの進歩を数学的に定式化および解析し、ゲーム理論の概念との統合に特に焦点をあてる。 本研究では, ナッシュ均衡, 進化ゲーム理論, 相関平衡, 対向力学をMARLアルゴリズムに効果的に組み込んで学習結果を改善する方法について検討する。 この包括的分析により,ゲーム理論とMARLの合成により,複雑な動的環境下でのマルチエージェントシステムの堅牢性と有効性が向上することを示す。

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