論文の概要: Modeling Uncertainty: Constraint-Based Belief States in Imperfect-Information Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19263v2
- Date: Tue, 19 Aug 2025 12:30:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.584494
- Title: Modeling Uncertainty: Constraint-Based Belief States in Imperfect-Information Games
- Title（参考訳）: 不確かさのモデル化:不完全情報ゲームにおける制約に基づく信念
- Authors: Achille Morenville, Éric Piette,
- Abstract要約: 不完全な情報ゲームでは、エージェントはゲームの状態の部分的知識に基づいて決定をしなければならない。
Belief Gameモデルは、状態推定をゲームモデル自体に委譲することで、この問題に対処する。
本稿では,隠れたピースアイデンティティを持つゲームにおける信念を表現するための2つのアプローチについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5524804393257919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In imperfect-information games, agents must make decisions based on partial knowledge of the game state. The Belief Stochastic Game model addresses this challenge by delegating state estimation to the game model itself. This allows agents to operate on externally provided belief states, thereby reducing the need for game-specific inference logic. This paper investigates two approaches to represent beliefs in games with hidden piece identities: a constraint-based model using Constraint Satisfaction Problems and a probabilistic extension using Belief Propagation to estimate marginal probabilities. We evaluated the impact of both representations using general-purpose agents across two different games. Our findings indicate that constraint-based beliefs yield results comparable to those of probabilistic inference, with minimal differences in agent performance. This suggests that constraint-based belief states alone may suffice for effective decision-making in many settings.
- Abstract（参考訳）: 不完全な情報ゲームでは、エージェントはゲームの状態の部分的知識に基づいて決定をしなければならない。
Belief Stochastic Gameモデルはこの課題に対処し、状態推定をゲームモデル自体に委譲する。
これによりエージェントは外部から提供される信念状態を操作することができ、ゲーム固有の推論ロジックの必要性を減らすことができる。
本稿では,制約的満足度問題を用いた制約ベースモデルと,限界確率を推定するためにBelief Propagationを用いた確率的拡張という,隠れたピースアイデンティティを持つゲームにおける信念を表現するための2つのアプローチについて検討する。
2つの異なるゲームにおいて汎用エージェントを用いて両表現の影響を評価した。
その結果,制約に基づく信念は確率的推論に匹敵する結果となり,エージェント性能の差は最小限であった。
このことは、制約に基づく信念は、多くの場面で効果的な意思決定に十分である可能性を示唆している。
関連論文リスト
- Who's Gaming the System? A Causally-Motivated Approach for Detecting Strategic Adaptation [12.528928000871405]
我々は、最も積極的なゲーミングを行う「悪質な犯罪者:」エージェントを特定することを目標とするマルチエージェント設定について検討する。
本稿では,各エージェントのゲーム傾向をスカラーでパラメータ化するフレームワークを提案する。
異なるエージェントが異なる「処理」を表現している因果効果推定問題として問題を再キャストすることにより、ゲームパラメータによる全てのエージェントのランキングが特定可能であることを証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T22:07:48Z) - State-Constrained Zero-Sum Differential Games with One-Sided Information [19.964883571758502]
状態制約と一方的な情報を持つゼロサム差分ゲームについて検討する。
我々の貢献は、状態制約のあるゲームの拡張であり、行動戦略の計算に必要な原始的および双対的準力学原理の導出である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T07:51:38Z) - Statistical Games [0.0]
フィッシャーゲームとベイズゲームは統計ゲームの制限事例と見なせることを示す。
この研究の主な動機はベイズ統計をより広範な意思決定の枠組みに組み込むことであった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-24T19:59:15Z) - Auto-Encoding Bayesian Inverse Games [36.06617326128679]
ゲームの性質が不明な逆ゲーム問題を考える。
既存の最大推定手法は、未知のパラメータの点推定のみを提供する。
ベイズ的視点を採り、ゲームパラメータの後方分布を構成する。
この構造化されたVAEは、観測された相互作用のラベルのないデータセットから訓練することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T02:17:37Z) - On Imperfect Recall in Multi-Agent Influence Diagrams [57.21088266396761]
マルチエージェント・インフルエンス・ダイアグラム(MAID)はベイズネットワークに基づくゲーム理論モデルとして人気がある。
混合ポリシと2種類の相関平衡を用いて, 忘れ易いエージェントと不注意なエージェントでMAIDを解く方法を示す。
また,不完全なリコールがしばしば避けられないマルコフゲームやチーム状況へのMAIDの適用についても述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T07:08:34Z) - Formalizing the Problem of Side Effect Regularization [81.97441214404247]
本稿では,補助ゲームフレームワークを用いたサイドエフェクト正規化のための公式な基準を提案する。
これらのゲームでは、エージェントは部分的に観測可能なマルコフ決定プロセスを解決する。
このPOMDPは、エージェントが将来的なタスクをこなす能力と、プロキシ報酬を交換することで解決されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-23T16:36:13Z) - Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.89239820192894]
自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T15:02:53Z) - Rigidity for Monogamy-of-Entanglement Games [0.6091702876917281]
本研究では,レフェリーが算術的・アダマール的に測定するゲームのプロトタイプ事例について検討する。
このゲームは、いくつかの非局所ゲームで知られているような剛性特性を満たすことを示す。
また,並列にプレイするゲームの複数のコピーに対して剛性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T20:59:17Z) - A Variational Inequality Approach to Bayesian Regression Games [90.79402153164587]
我々は凸類の一意性の存在を証明し、それを滑らかなコスト関数に一般化する。
必然的に強い収束で解くための2つの簡単なアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-24T22:33:11Z) - End-to-End Learning and Intervention in Games [60.41921763076017]
ゲームにおける学習と介入のための統一的なフレームワークを提供する。
明示的および暗黙的な区別に基づく2つのアプローチを提案する。
分析結果は、実世界のいくつかの問題を用いて検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T18:39:32Z) - Tractable Inference in Credal Sentential Decision Diagrams [116.6516175350871]
確率感性決定図は、解離ゲートの入力が確率値によってアノテートされる論理回路である。
我々は、局所確率を質量関数のクレーダル集合に置き換えることができる確率の一般化である、クレーダル感性決定図を開発する。
まず,ノイズの多い7セグメント表示画像に基づく簡単なアプリケーションについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-19T16:04:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。