粒子群算法求解混合战略近似纳什均衡

为了有效降低纳什均衡求解的复杂度并提高其计算效率,提出了一种粒子群算法近似求解混合战略纳什均衡的新方法。在介绍混合战略纳什均衡理论的基础上,提出了混合战略纳什均衡定义的计算形式,并据此提出了混合战略近似纳什均衡的概念,给出了粒子群算法求解混合战略近似纳什均衡的方法步骤。通过仿真验证了近似纳什均衡理论及粒子群求解过程的正确性,与原粒子群算法进行比较,得到新粒子群算法时效性更强的结论。

布洛托上校博弈模型及求解方法研究进展

信息的传播扩散可以建模为在潜在传播网络上发生的随机过程。由于在实际应用场景中,潜在的传播网络拓扑结构和清晰的传播过程往往是不可见的,因此根据观测到的传播结果,如节点感染时间、状态等信息,推断传播网络拓扑结构,对于分析与理解传播过程、跟踪传播路径以及预测未来传播事件起着重要作用。近年来,传播网络推断问题吸引了众多研究者的目光。文中对近年来的信息传播网络推断工作进行系统性的介绍和总结,为传播网络推断提供一个新视角。

两方零和马尔科夫博弈下的策略梯度算法

在两方零和马尔科夫博弈中,由于玩家策略会受到另一个玩家策略的影响,传统的策略梯度定理只适用于交替训练两个玩家的策略.为了实现同时训练两个玩家的策略,文中给出两方零和马尔科夫博弈下的策略梯度定理.然后,基于该策略梯度定理,提出基于额外梯度的REINFORCE算法,可使玩家的联合策略收敛到近似纳什均衡.文中从多个维度分析算法的优越性.首先,在同时移动博弈游戏上的对比实验表明,文中算法的收敛性和收敛速度较优.其次,分析文中算法得到的联合策略的特点,并验证这些联合策略达到近似纳什均衡.最后,在不同难度等级的同时移动博弈游戏上的对比实验表明,文中算法在更大的难度等级下仍能保持不错的收敛速度.