Nash Q学习定义了一个迭代过程,用于计算Nash策略: 使用Lemke-Howson算法求解由Q定义的当前阶段博弈的Nash均衡 使用新的Nash均衡值改进对Q函数的估计。 其算法核心公式为: HNashQ(s,a)=Es′∼p[r(s,a)+γvNash(s′)](3) 其中Q=[Q1,⋯,Qn], r=[r1,⋯,rn] ,最终通过上式迭代,Q函数将会收敛...
Nash Q-Learning算法是将Minimax-Q算法从零和博弈扩展到多人一般和博弈的算法。在Minimax-Q算法中需要通过Minimax线性规划求解阶段博弈的纳什均衡点,拓展到Nash Q-Learning算法就是使用二次规划求解纳什均衡点,具体求解方法后面单独开一章讲解。Nash Q-Learning算法在合作性均衡或对抗性均衡的环境中能够收敛到纳什均衡点...
Nash Q-Learning算法是将Minimax-Q算法从零和博弈扩展到多人一般和博弈的算法。在Minimax-Q算法中需要通过Minimax线性规划求解阶段博弈的纳什均衡点,拓展到Nash Q-Learning算法就是使用二次规划求解纳什均衡点。Nash Q-Learning算法在合作性均衡或对抗性均衡的环境中能够收敛到纳什均衡点,其收敛性条件是,在每一个状态...
Nash Q-Learning算法 是将Minimax-Q算法扩展到多人一般和博弈场景。它使用二次规划求解纳什均衡点，适用于合作或对抗环境。然而，算法的收敛性依赖于每个状态的阶段博弈中存在全局最优点或鞍点，这在实际应用中可能不易满足。Friend-or-Foe Q-Learning算法（FFQ） 则是Minimax-Q算法的进一步拓展，旨在处理...
然而，Nash Q-Learning则将我们带入更广阔的博弈领域，它追求全局最优点，但代价是计算上的高昂成本，每一步都需要对所有可能的策略进行评估。为了简化这个过程，Friend-or-Foe Q-Learning应运而生，它巧妙地将一般博弈转化为零和形式，使得每个智能体可以独立学习，但行动更新仍然依赖于对手的策略。FFQ和...
一种基于NashQ‑Learning的多智能异构网络选择方法,在该方法中,网络和分属于不同业务类型的用户朝目标区域移动,各个用户根据候选网络的覆盖情况和自身的业务需求通过基于NashQ‑Learning的方法选择合适的网络。本发明在NashQ‑Learning算法的回报函数中同时考虑了用户侧和网络侧的性能,改进了回报函数的设置,将用户侧...
M. et al.Nash Q-learning multi-agent flow control for high-speednetworks. American Journal of Infection Control . 2009Jing, Y.-W., Li, X., Dimirovski, G.M., Zheng, Y., Zhang, S.-Y.: Nash Q-learning multi-agent flow control for high-speed networks. In: Proceedings of the 28th...
NashQ-Learningfor General-SumStochasticGames Hu&Wellman March6 th ,2006 CS286r Presentedby IlanLobel Outline StochasticGamesandMarkovPerfectEquilibria Bellman’sOperatorasaContractionMapping StochasticApproximationofaContractionMapping ApplicationtoZero-SumMarkovGames Minimax-QLearning TheoryofNash-QLearning Empirica...
We have also implemented an online version of Nash Q-learning that balances exploration with exploitation, yielding improved performance. 展开 关键词: reinforcement learning Q-learning multiagent learning DOI: 10.1162/1532443041827880 被引量: 971 ...
武器装备体系作战仿真研究隶属于复杂系统研究范畴,首次对基于Nash-Q的网络信息体系(network information system-of-systems,NISoS)对抗认知决策行为进行探索研究。Nash-Q算法与联合Q learning算法具有类似的形式,其区别在于联合策略的计算,对于零和博弈体系作战模型,由于Nash-Q不需要其他Agent的历史信息即可通过Nash均衡的求解...