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Game-Theoretic Multiagent Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

作者

Yaodong Yang, Chengdong Ma, Zihan Ding, Stephen McAleer, Chi Jin, Jun Wang, Tuomas Sandholm

概要

この論文はマルチエージェント強化学習(MARL)分野の包括的な概要を提供します。既存のMARL関連研究が2010年以降の最新の発展を十分に扱っていないことを指摘し、ゲーム理論的基礎と最近の発展の両方を包括する独自の概要を提供したいと思います。 MARLの基本原理と最新の研究動向をゲーム理論的観点から総合的に評価し、その分野に新たに参入する研究者と専門家の両方に有用な資料を提供することを目指します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:マルチエージェント強化学習の分野におけるゲームの理論的基礎と最新動向を総合的に理解できるようにする。新しい研究者と専門家の両方に役立つ情報を提供します。今後の研究方向の提示。
Limitations:この論文は2020年に発表されたので、それ以降の最新の研究動向を完全に反映できない可能性があります。特定のMARLアルゴリズムまたはアプリケーションの詳細な分析は限られている可能性があります。
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