論文の概要: Strategic Opponent Modeling with Graph Neural Networks, Deep Reinforcement Learning and Probabilistic Topic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10501v2
• Date: Fri, 14 Nov 2025 12:20:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 14:38:02.288468
• Title: Strategic Opponent Modeling with Graph Neural Networks, Deep Reinforcement Learning and Probabilistic Topic Modeling
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークと深部強化学習,確率論的トピックモデリングを用いた戦略応答モデリング
• Authors: Georgios Chalkiadakis, Charilaos Akasiadis, Gerasimos Koresis, Stergios Plataniotis, Leonidas Bakopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,主にグラフニューラルネットワーク,深層強化学習,確率論的トピックモデリング手法について概説する。 我々は、現実世界のアプリケーションケースで非常によく見られる2つの特徴である不確実性と不均一性を扱う能力を分析します。 特定のオープンな課題、特に非定常環境に適合する必要性を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.233215416354843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides a comprehensive review of mainly Graph Neural Networks, Deep Reinforcement Learning, and Probabilistic Topic Modeling methods with a focus on their potential incorporation in strategic multiagent settings. We draw interest in (i) Machine Learning methods currently utilized for uncovering unknown model structures adaptable to the task of strategic opponent modeling, and (ii) the integration of these methods with Game Theoretic concepts that avoid relying on assumptions often invalid in real-world scenarios, such as the Common Prior Assumption (CPA) and the Self-Interest Hypothesis (SIH). We analyze the ability to handle uncertainty and heterogeneity, two characteristics that are very common in real-world application cases, as well as scalability. As a potential answer to effectively modeling relationships and interactions in multiagent settings, we champion the use of Graph Neural Networks (GNN). Such approaches are designed to operate upon graph-structured data, and have been shown to be a very powerful tool for performing tasks such as node classification and link prediction. Next, we review the domain of Reinforcement Learning (RL), and in particular that of Multiagent Deep Reinforcement Learning (MADRL). Following, we describe existing relevant game theoretic solution concepts and consider properties such as fairness and stability. Our review comes complete with a note on the literature that utilizes PTM in domains other than that of document analysis and classification. The capability of PTM to estimate unknown underlying distributions can help with tackling heterogeneity and unknown agent beliefs. Finally, we identify certain open challenges specifically, the need to (i) fit non-stationary environments, (ii) balance the degrees of stability and adaptation, (iii) tackle uncertainty and heterogeneity, (iv) guarantee scalability and solution tractability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,主にグラフニューラルネットワーク,深層強化学習,確率論的トピックモデリング手法の総合的なレビューを行い,戦略的マルチエージェント・セッティングにおける可能性に着目した。 私たちは興味を引き付けます 一 現在、戦略的反対者モデリングの課題に適応可能な未知のモデル構造を明らかにするために活用されている機械学習方法、及び (II)これらの手法とゲーム理論の概念の統合は、CPA(Common Prior Assumption)やSIH(Self-Interest hypothesis)といった現実のシナリオでは、仮定に頼らないことが多い。 我々は、不確実性と不均一性を扱う能力、現実世界のアプリケーションケースでよく見られる2つの特徴、スケーラビリティを解析します。 マルチエージェント設定における関係や相互作用を効果的にモデル化するための潜在的な答えとして、グラフニューラルネットワーク(GNN)の利用を擁護する。 このようなアプローチはグラフ構造データを操作するように設計されており、ノード分類やリンク予測といったタスクを実行するための非常に強力なツールであることが示されている。 次に、強化学習領域(RL)、特にマルチエージェント深層強化学習領域(MADRL)について概観する。 次に、既存のゲーム理論のコンセプトを説明し、公正性や安定性といった特性を考察する。 文献分析と分類以外の領域で PTM を利用する文献について概説する。 未知の分布を推定するPTMの能力は、不均一性や未知のエージェントの信念に取り組むのに役立つ。 最後に、特定のオープンな課題、特にニーズを特定します。 (i)非定常環境に適合する。 (二)安定性と適応の度合いのバランス。 (三)不確実性と不均一性に取り組むこと。 (4)スケーラビリティとソリューションのトラクタビリティを保証する。

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