policy-space response oracles (PSRO)含义

最新推荐文章于 2025-01-30 11:39:52 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42256930/article/details/136478169
本文描述了一种算法流程，通过维护策略池，不断为玩家选择策略进行训练，使其在给定其他玩家策略不变时接近最优响应。这个过程涉及到策略选择、固定其他策略和持续优化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Algorithm 1 维护了一个所有玩家策略的策略池。然后循环地选定玩家，然后从他的策略集中选择出一个策略，固定其它所有玩家此时的策略，然后不断地训练这个策略使得该策略成为一个在别的玩家策略不变的情况下、近似的best respond。然后将其加入策略集合中。
在这里插入图片描述
参考:

https://blog.youkuaiyun.com/Xixo0628/article/details/126405395

A Unified Game-Theoretic Approach to Multi-agent Reinforcement Learning
weixin_41697507的博客
06-22 1505
Today we will dig into a paper ripped of A Unified Game-Theoretic Approach to Multi-agent Reinforcement Learning , one of the core ideas that has been used for the development of #AlphaStar . There a...
TPAMI 2024 | ASP: 学习一个通用的神经求解器！
小白学视觉
07-17 319
将机器学习应用于组合优化问题有潜力提高效率和准确性。然而，现有的基于学习的求解器在面对问题分布和规模变化时通常难以泛化。在本文中，我们提出了一种新方法，称为ASP：自适应阶梯策略空间响应神谕（Adaptive Staircase Policy Space Response Oracle），以解决这些泛化问题，并学习一个通用的神经求解器。ASP由两个组成部分构成：分布探索（Distributional Exploration），它使用策略空间响应神谕增强求解器处理未知分布的能力；
【论文笔记】policy-space response oracles (PSRO)
Xixoqw的博客
08-18 4011
这是一篇2017年发表的论文，属于多智能体强化学习领域和博弈论的交叉。在了解这篇文章之前，需要先弄清楚NFSP这类自博弈的概念。之前读这篇论文一直感觉有些看不懂，误以为PSRO和NFSP那一系列非常不一样，是自己不太能学会的新方向。在自己用类似RL+三脚猫self-play做了一个扑克AI算法后，再来重读文章就发现，其实很多地方的思想都是很朴素的，理解起来障碍也少了很多。吐槽一句，InRL会对对手的策略过拟合，自己动手做了才深有感触。...
关于oracle policy
cizha3055的博客
06-12 352
今天下午用了一个下午偶然碰到oracle policy这个概念，知道这个是用在安全方面控制数据的，例如，在一家公司，员工只可以看到本部门员工的记录或者可以看到其他部门的有关记录，但对于工资这个敏感数据则不能看到，对于这样的需求o...
面向多智能体博弈对抗的对手建模框架
renhongxia1的博客
12-27 1526
作者：罗俊仁 张万鹏 袁唯淋 胡振震 陈少飞 陈璟 “人工智能技术与咨询” 发布 摘 要 对手建模作为多智能体博弈对抗的关键技术，是一种典型的智能体认知行为建模方法。介绍了多智能体博弈对抗几类典型模型、非平稳问题和元博弈相关理论；梳理总结对手建模方法，归纳了对手建模前沿理论，并对其应用前景及面对的挑战进行分析。基于元博弈理论，构建了一个包括对手策略识别与生成、对手策略空间重构和对手利用共三个模块的通用对手建模框架。期望为多智能体博弈对抗对手建模方面的理论与方法研究提供有价值的参考。 关
【论文笔记】XDO: A Double Oracle Algorithm for Extensive-Form Games
Xixoqw的博客
08-23 2971
论文发表于NeurIPS 2021，属于多智能体强化学习领域。目前我还没有找到介绍这篇paper的相关博客。写一点自己的心得就当作是抛砖引玉了。
自博弈-PSRO类方法综述
rl小透明
08-28 1084
多样化正则主要分为行为多样性（Behavior Diversity，BD）和回报多样性（Response Diversity, RD）两种，行为多样性是基于策略在同一个状态下表现的差异来定义的，主要衡量不同策略所作出行为的差异，回报多样性是基于不同策略对应的payoff向量（即当前策略与策略集合中其他策略对抗产生的结果）来定义的，主要衡量不同策略克制关系之间的差异。通过一个共享网络来代表策略集合中的所有策略，因此每次往策略集合中增加新策略时，都是在共享网络的基础上进行训练的，共享网络就起到了预训练的作用。
[NIPS2020] Pipeline PSRO A Scalable Approach for Finding Approximate Nash Equilibria in Large Games
想写就写咯
03-30 535
文章目录前言Background and Related WorkPipeline Policy Space Response Oracles (P2SRO)AnalysisResultsRandom Symmetric Normal Form GamesLeduc PokerBarrage Stratego 前言 人工智能和算法博弈论的一个长期目标是开发一种通用算法，该算法能够在大型不完美信息两人零和游戏中找到近似纳什均衡。 AlphaStar和OpenAI Five这些自博弈强化学习的变体虽然在大型游戏
[NIPS2017] A Unified Game-Theoretic Approach to Multiagent Reinforcement Learning 笔记
想写就写咯
11-29 1556
文章目录前言 前言 为了实现通用智能，agent需要学会在共享的环境中与彼此交互，这就是MARL的挑战。最简单的形式是independent reinforcement learning (InRL)，但在训练时往往会过拟合到其他人的策略，导致执行时不能有效泛化。 ...
基于深度强化学习的对手建模方法研究综述
renhongxia1的博客
04-28 4652
基于DRL的隐式对手建模方法将对手观测编码后输入深度神经网络，确立学习某种特征的目标。该类方法的优点是避免显式的复杂建模过程，能够端到端地学习预测、推理。它的缺点是基于黑盒方式构建的隐式建模依赖大量交互样本学习模型，但由于隐式模型存在不确定性，因此需要平衡探索和利用之间的关系。表4详细对比了隐式建模的各类代表性算法，分别对其研究动机、创新点与局限进行了分析总结。表4 隐式DRL对手建模方法的研究动机、创新点与局限总结4 应用场景。
自我博弈Self-play：强化学习中的新兴策略
最新发布
步子哥的博客
01-30 999
在人工智能的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种重要的学习范式，正逐渐改变我们对智能体学习和决策的理解。自我博弈（Self-play）作为强化学习中的一种创新方法，通过让智能体与自身的不同版本进行互动，展现出强大的学习能力和策略优化潜力。本文将深入探讨自我博弈的基本概念、现有算法的分类、应用场景以及未来研究方向。
面向星际争霸：DeepMind 提出多智能体强化学习新方法
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不久前 DeepMind 强化学习团队负责人、AlphaGo 项目负责人现身 Reddit 问答，其中一个问题是「围棋和星际争霸 2 哪个更难？潜在技术障碍是什么？」近日，DeepMind 发表论文，提出了多智能体强化学习方法，有望为星际争霸等游戏的 AI 技术的开发提供帮助。该论文也将出现在 12 月美国长滩举行的 NIPS 2017 大会上。 深度强化学习结合深度学习 [57] 和强
UCL汪军专访：从生命体决策出发，探索智能决策的安全与风险
BAAIBeijing的博客
06-29 642
导读：我们的日常生活中无时无刻不涉及到决策，如果说感知智能是从观察到发现规律的过程，那么决策智能就是从规律再返回到感知世界，进而改变数据的过程。这样的逻辑可以描述整个生命体的规律，同时也为我们设计通用人工智能提供了方向和思路。生命体是如何进行决策的？机器在较复杂的决策空间中怎样学习？如今火爆的NLP大模型如何能够帮助我们进行智能决策？针对这些问题，在2022北京智源大会的...
多智能体强化学习及其在游戏AI上的应用与展望
wangchewen的博客
10-22 2207
近年来，人工智能技术在很多领域都取得了亮眼成就，并逐步从感知智能向决策智能迈进。强化学习是实现决策智能的重要路径，而现实世界中往往存在着多智能体的交互，也催生了多智能体强化学习的发展。这篇文章主要对多智能体强化学习进行整体阐述，并对其在游戏AI上的应用进行探讨与展望。一.引言近些年来，随着机器学习算法的持续优化和创新，计算资源和分布式计算系统带来的算力提升，以及可利用数据量的大大增加，AI(人工智能)技术迎来迅猛发展，在众多领域取得亮眼成就。在图像分类、目标分割和目标检测领域最常提及的ImageNet计算机
oracle策略POLICY学习
zzm350931035的博客
12-02 1160
-- 1、创建测试表   create table TEST_POLICY   (     USERNAME VARCHAR2(10),     PASSWORD NUMBER(10)   );   insert into t_policy values('a',30);   insert into t_policy values('b...
Deep Reinforcement Learning
weixin_43316082的博客
04-17 1816
最近在看有关深度强化学习的内容，阅读了这篇综述性论文。本文对论文部分内容进行了整理，并翻译了文章的第12部分多智能体强化学习(Multi-Agent RL)。部分内容参考了https://mp.weixin.qq.com/s/MRS8to_Cy_p0niIkEaWsFA 深度强化学习 开始深度强化学习之前先来了解深度强化学习、深度学习、强化学习、监督学习、无监督学习、机器学习和人工智能之间的关系。...
PSO算法
buaixvexi的博客
12-03 2041
PSO算法介绍 PSO算法通过个体之间的协作和竞争，个体遵循一定的规则运动实现复杂空间中最优解的搜索。PSO算法首先是在可解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，每个粒子由位置、速度、适应度值三个指标来表示该粒子，其中适应度值是由适应度函数确定的，是表征粒子位置好坏的量。粒子在解空间中运动，通过跟踪个体最优解Pbest和群体最优解Gbest 来更新个体位置，每更新一次位...
PSO算法简介
大西瓜不甜的博客
04-15 6777
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）, 是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它是源于对鸟群捕食行为的研究。粒子群优化算法的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使得整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。当然这是一种比较正式的说法，对于我们这些数模小白来说肯定希望有一种更加直观形象的解释。我们不妨假设自己是一只身处鸟群中的鸟，现在要跟随头领去森林里找食物，我们每一只鸟都知道自己离食物的距离
最优化算法之粒子群算法（PSO）
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青萍之末的博客
08-03 45万+
一、粒子群算法的概念   粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．   PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制...
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