論文の概要: Nash Equilibria in Games with Playerwise Concave Coupling Constraints: Existence and Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14032v2
- Date: Tue, 14 Oct 2025 12:25:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-15 16:45:44.417424
- Title: Nash Equilibria in Games with Playerwise Concave Coupling Constraints: Existence and Computation
- Title(参考訳): プレイヤー・コンケーブ・カップリング制約を持つゲームにおけるナッシュ平衡:存在と計算
- Authors: Philip Jordan, Maryam Kamgarpour,
- Abstract要約: プレイヤーの戦略が共有結合制約を受ける連続静的ゲームにおけるナッシュ均衡の存在と計算について検討する。
具体的には、プレイヤーワイド・コンケーブユーティリティとプレイヤーワイド・コンケーブ制約によって許容されるゲームのクラスに焦点を当てる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.784438985280092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the existence and computation of Nash equilibria in continuous static games where the players' admissible strategies are subject to shared coupling constraints, i.e., constraints that depend on their \emph{joint} strategies. Specifically, we focus on a class of games characterized by playerwise concave utilities and playerwise concave constraints. Prior results on the existence of Nash equilibria are not applicable to this class, as they rely on strong assumptions such as joint convexity of the feasible set. By leveraging topological fixed point theory and novel structural insights into the contractibility of feasible sets under playerwise concave constraints, we give an existence proof for Nash equilibria under weaker conditions. Having established existence, we then focus on the computation of Nash equilibria via independent gradient methods under the additional assumption that the utilities admit a potential function. To account for the possibly nonconvex feasible region, we employ a log barrier regularized gradient ascent with adaptive stepsizes. Starting from an initial feasible strategy profile and under exact gradient feedback, the proposed method converges to an $\epsilon$-approximate constrained Nash equilibrium within $\mathcal{O}(\epsilon^{-3})$ iterations.
- Abstract(参考訳): プレイヤーの許容戦略が共有結合制約を受ける連続静的ゲームにおいて、ナッシュ均衡の存在と計算、すなわち、それらの「emph{joint}」戦略に依存する制約について検討する。
具体的には、プレイヤーワイド・コンケーブユーティリティとプレイヤーワイド・コンケーブ制約を特徴とするゲームのクラスに焦点を当てる。
ナッシュ平衡の存在に関する以前の結果は、実現可能な集合の合同凸性のような強い仮定に依存するため、このクラスには適用できない。
プレイヤワイズ・コンケーブ制約の下では、トポロジカルな不動点理論と、実現可能な集合の可縮性に関する新しい構造的洞察を活用することにより、より弱い条件下でのナッシュ平衡の存在証明を与える。
確立された後、我々は独立勾配法によるナッシュ均衡の計算に焦点をあてる。
非凸性領域を考慮し、適応的な段差を持つ丸太障壁正規化勾配を用いる。
最初の実現可能な戦略プロファイルと正確な勾配フィードバックから始め、提案手法は$\epsilon$-approximate 制約付きナッシュ平衡に収束し、$\mathcal{O}(\epsilon^{-3})$反復する。
関連論文リスト
- An Online Feasible Point Method for Benign Generalized Nash Equilibrium Problems [4.243592852049963]
一般化されたナッシュ均衡ゲームのための新しいオンライン実現可能な点法を提案する。
エージェント間の通信が制限されているという仮定の下で、本手法は実現可能性を保証する。
我々は、我々の方法の平衡への収束が保証される良性一般化ナッシュ均衡問題のクラスを特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T11:27:55Z) - On Tractable $Φ$-Equilibria in Non-Concave Games [53.212133025684224]
非コンケーブゲームにおいて、抽出可能な$Phi$-equilibriaについて検討する。
Phi$が有限であるとき、対応する$Phi$-equilibriaに収束する効率的な非結合学習アルゴリズムが存在することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T01:51:30Z) - Exploiting hidden structures in non-convex games for convergence to Nash
equilibrium [62.88214569402201]
現代の機械学習アプリケーションは、非協調的なナッシュリリアとして定式化することができる。
決定論的環境と決定論的環境の両方に明確な収束保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T15:21:25Z) - Optimistic Policy Gradient in Multi-Player Markov Games with a Single
Controller: Convergence Beyond the Minty Property [89.96815099996132]
単一コントローラを用いたマルチプレイヤーゲームにおいて,楽観的なポリシー勾配手法を特徴付ける新しいフレームワークを開発した。
我々のアプローチは、我々が導入する古典的なミニティの自然一般化に依存しており、マルコフゲームを超えてさらなる応用が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T11:34:10Z) - Learning in Zero-Sum Markov Games: Relaxing Strong Reachability and Mixing Time Assumptions [11.793922711718645]
無限水平ゼロサムマルコフゲームにおけるペイオフに基づく分散学習に対処する。
この設定では、各プレイヤーは、相手の戦略や行動を観察したり情報を共有したりすることなく、受信した報酬のみに基づいて決定を行う。
Tsallisエントロピー正規化器によって誘導される値とポリシーの更新の新たな性質を確立することにより、近似ナッシュ平衡への有限時間収束を証明できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T09:31:30Z) - PAPAL: A Provable PArticle-based Primal-Dual ALgorithm for Mixed Nash Equilibrium [58.26573117273626]
2プレイヤゼロサム連続ゲームにおける非AL平衡非漸近目的関数について考察する。
連続分布戦略のための粒子ベースアルゴリズムに関する新しい知見を述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T05:08:15Z) - Differentiable Arbitrating in Zero-sum Markov Games [59.62061049680365]
ゼロサムマルコフゲームにおいて、2人のプレイヤーが望ましいナッシュ均衡、すなわち仲裁を誘導する報酬を摂動する方法を研究する。
低いレベルでは、与えられた報酬関数の下でのナッシュ均衡の解決が必要であり、それによって全体的な問題をエンドツーエンドで最適化することが難しくなる。
上層階の勾配フィードバックを提供するナッシュ平衡を微分するバックプロパゲーション方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T16:05:04Z) - Approximate Nash Equilibrium Learning for n-Player Markov Games in
Dynamic Pricing [0.0]
競技マルコフゲーム(MG)環境におけるナッシュ均衡学習について検討する。
我々は、近似的なナッシュ平衡を求めるための新しいモデルフリー手法を開発した。
我々は、特に動的価格領域において、近似的なナッシュ均衡を学習できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T19:27:07Z) - Nash, Conley, and Computation: Impossibility and Incompleteness in Game
Dynamics [28.815822236291392]
ゲーム力学が$epsilon$-Nash平衡に収束できないことを示す。
また、$epsilon$-approximate Nash equilibriaに対してより強い結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-26T18:27:40Z) - No-regret learning and mixed Nash equilibria: They do not mix [64.37511607254115]
我々はFTRL(Follow-the-regularized-leader)のダイナミクスについて検討する。
厳密でないナッシュ均衡は、FTRLの下で安定して引き寄せることは不可能である。
この結果は,学習過程の結果を予測する上で重要な意味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:49:06Z)
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。