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《Prosocial learning agents solve generalized Stag Hunts better than selfish ones》 2018-AAMAS

时间:2022-11-18 16:48:31浏览次数:52  
标签:selfish 狩猎 选择 代理人 2018 AAMAS 猎鹿 agents 收敛

环境:

  • 猎鹿博弈(即代理人要么选择有风险的合作政策,单独代理人选择会导致低收益;要么选择一个安全的合作政策,无论怎么样都会有安全收益)存在多个纳什均衡的环境

    h > c >=m > g
  • 创新点:
    • 目标:最终收敛到狩猎均衡获得更高收益,而不是低收益的均衡
    • 采用亲社会代理人机制,代理人考虑伙伴的奖励采取动作

      其中参数代表代理人的亲社会水平,当参数超过临界值后可以逐渐增加收敛后的社会总收益(定理)
    • 设计出发点:假设每个代理人都有一个信念值p代表期待伙伴选择狩猎的概率,代理人之间会对这种信念值做出回应,如果伙伴选择了狩猎,那么p值就会上升。

      由此可以找到p的临界值
  • 适用环境有限,如果不是类似猎鹿博弈的环境中,可能会收敛到次优解

标签:selfish,狩猎,选择,代理人,2018,AAMAS,猎鹿,agents,收敛
From: https://www.cnblogs.com/e557/p/16903701.html

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