面向智能体游戏对战的可编程框架
摘要：游戏理论提供了一种有用的机制，用于建模许多决策场景。在参与这些场景时，个人和团体采取特定策略，这些策略通常以不同程度的成功表现出来。然而，大多数结果集中在以迭代方式玩相同游戏的玩家上。本文描述了一个框架，可以用来观察代理人在他们事先不知道要玩哪个游戏的情况下的表现。也就是说，同一组代理人可以先玩几轮迭代囚犯困境游戏，然后再玩几轮线性公共物品游戏，然后再玩几轮少数派游戏，或者以严格交替的方式或随机实例化游戏的方式进行。这个框架将允许在更复杂的环境中研究代理人，当他们对未来存在不确定性和有限资源来存储策略时。
作者：Francis Lawlor and Rem Collier and Vivek Nallur
论文ID：1807.08545
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2018-07-24