InforLorV4, Main, Merge, bibRecord, 005C34

Apprentissage par renforcement et jeux stochastiques à information incomplète

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Apprentissage par renforcement et jeux stochastiques à information incomplète

Auteurs : Raghav Aras [France] ; Alain Dutech [France]

Source :

RBID : Hal:inria-00000212

Abstract

Le but de notre travail est de permettre à des agents d'apprendre à coopérer. Chaque agent étant autonome et, forcément, différent des autres, c'est une tâche particulièrement difficile, surtout si les but des deux agents ne sont pas exactement les mêmes. Notre souci est de travailler avec des agents les plus simples possibles, c'est-à-dire plutôt réactifs. Nous proposons alors de doter les agents de capacités limitées de communication pour mettre en place une notion similaire aux “contrats” de la théorie des jeux. Si les agents s'accordent sur cette notion de contrat, notre algorithme leur permet de converger vers des équilibres qui induisent des comportements “plus coopératifs” que le simple équilibre de Nash.

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https://hal.inria.fr/inria-00000212

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<front><div type="abstract" xml:lang="fr">Le but de notre travail est de permettre à des agents d'apprendre à coopérer. Chaque agent étant autonome et, forcément, différent des autres, c'est une tâche particulièrement difficile, surtout si les but des deux agents ne sont pas exactement les mêmes. Notre souci est de travailler avec des agents les plus simples possibles, c'est-à-dire plutôt réactifs. Nous proposons alors de doter les agents de capacités limitées de communication pour mettre en place une notion similaire aux “contrats” de la théorie des jeux. Si les agents s'accordent sur cette notion de contrat, notre algorithme leur permet de converger vers des équilibres qui induisent des comportements “plus coopératifs” que le simple équilibre de Nash.</div>
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Apprentissage par renforcement et jeux stochastiques à information incomplète

Apprentissage par renforcement et jeux stochastiques à information incomplète

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