We show that an N-person non-cooperative semi-Markov game under limiting ratio average pay-off has a pure semi-stationary Nash equilibrium. In an earlier paper, the zero-sum two person case has been dealt with. The proof follows by reducing such perfect information games to an associated semi-Markov decision process (SMDP) and then using existence results from the theory of SMDP. Exploiting this reduction procedure, one gets simple proofs of the following: (a) zero-sum two person perfect information stochastic (Markov) games have a value and pure stationary optimal strategies for both the players under discounted as well as undiscounted pay-off criteria. (b) Similar conclusions hold for N-person non-cooperative perfect information stochastic games as well. All such games can be solved using any efficient algorithm for the reduced SMDP (MDP for the case of Stochastic games). In this paper we have implemented Mondal's algorithm to solve an SMDP under limiting ratio average pay-off criterion. To avoid notational complications we took N=2 in our proof.


翻译:我们证明,在限制平均报酬比率下,N-人非合作半马尔科夫游戏具有纯半静止的半固定纳什均衡。在早先的一篇论文中,对二人案件进行了零和二人案件进行了处理。随后的证据是将这种完美的信息游戏减少到相关的半马尔科夫决定程序(SMDP),然后使用SMDP理论中产生的存在结果。利用这一减少程序,人们获得以下简单证据:(a) 两人的零和两个完美的信息随机(Markov)游戏对被折扣和未折扣的付款标准下的玩家都具有价值和纯固定的最佳策略。 (b) 对N-人的非操作的完美信息模拟游戏也持有类似的结论。所有这类游戏都可以使用减少的SMDP的有效算法来解决(SMDP用于斯托卡特式游戏)。在这份文件中,我们采用了Mondal的完美信息算法,以在限制平均报酬标准下解决SMDP。为了避免N=2,我们在我们的证明中采用了N=2。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
220+阅读 · 2022年2月3日
专知会员服务
82+阅读 · 2020年12月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
87+阅读 · 2021年5月17日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
220+阅读 · 2022年2月3日
专知会员服务
82+阅读 · 2020年12月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员