Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Complexity and Algorithms for Exploiting Quantal Opponents in Large Two-Player Games

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00351025" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00351025 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16701" target="_blank" >https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16701</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Complexity and Algorithms for Exploiting Quantal Opponents in Large Two-Player Games

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Solution concepts of traditional game theory assume entirely rational players; therefore, their ability to exploit subrational opponents is limited. One type of subrationality that describes human behavior well is the quantal response. While there exist algorithms for computing solutions against quantal opponents, they either do not scale or may provide strategies that are even worse than the entirely-rational Nash strategies. This paper aims to analyze and propose scalable algorithms for computing effective and robust strategies against a quantal opponent in normal-form and extensive-form games. Our contributions are: (1) we define two different solution concepts related to exploiting quantal opponents and analyze their properties; (2) we prove that computing these solutions is computationally hard;(3) therefore, we evaluate several heuristic approximations based on scalable counterfactual regret minimization (CFR); and (4) we identify a CFR variant that exploits the bounded opponents better than the previously used variants while being less exploitable by the worst-case perfectly-rational opponent.

  • Název v anglickém jazyce

    Complexity and Algorithms for Exploiting Quantal Opponents in Large Two-Player Games

  • Popis výsledku anglicky

    Solution concepts of traditional game theory assume entirely rational players; therefore, their ability to exploit subrational opponents is limited. One type of subrationality that describes human behavior well is the quantal response. While there exist algorithms for computing solutions against quantal opponents, they either do not scale or may provide strategies that are even worse than the entirely-rational Nash strategies. This paper aims to analyze and propose scalable algorithms for computing effective and robust strategies against a quantal opponent in normal-form and extensive-form games. Our contributions are: (1) we define two different solution concepts related to exploiting quantal opponents and analyze their properties; (2) we prove that computing these solutions is computationally hard;(3) therefore, we evaluate several heuristic approximations based on scalable counterfactual regret minimization (CFR); and (4) we identify a CFR variant that exploits the bounded opponents better than the previously used variants while being less exploitable by the worst-case perfectly-rational opponent.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ18-27483Y" target="_blank" >GJ18-27483Y: Online metody pro řešení her s neúplnou informací</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence

  • ISBN

    978-1-57735-866-4

  • ISSN

  • e-ISSN

    2374-3468

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    5575-5583

  • Název nakladatele

    Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)

  • Místo vydání

    Palo Alto, California

  • Místo konání akce

    Virtual Conference

  • Datum konání akce

    2. 2. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000680423505079