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零和部分可观测博弈的保守策略迭代算法

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AI 综述

Erwan C. Escudie 等研究者提出一种面向有限时域零和部分可观测随机博弈(zs-POSG)的近似策略迭代算法。该方法为每名玩家维护一个策略,并沿保守策略更新诱导的占据轨迹联合更新;每次更新只使用当前联合策略诱导的单个支撑超平面,而不逼近完整的中心价值函数。 在有限时域零和 POSG 基准上,作者报告该方法在小时间跨度下具竞争力,在较大跨度下相比 PBVI、HSVI 和 CFR+ 常能改善运行时与可利用度的权衡。

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报道时间线

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10月28日
  1. arXiv cs.AI
    面向零和 POSG 的保守策略迭代算法

    研究者提出一种面向有限时域零和部分可观测随机博弈(zs-POSG)的近似策略迭代算法,为每名玩家维护一个策略并沿保守策略更新诱导的占据轨迹联合更新,每次更新只用当前联合策略诱导的单个支撑超平面,而非逼近完整中心价值函数。在有限时域零和 POSG 基准上,该方法在小时间跨度下具竞争力,较大跨度下相比 PBVI、HSVI 和 CFR+ 常能改善运行时与可利用度的权衡。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。