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维克托·皮奇尼;米凯尔·比诺伊斯;阿卜杜拉·哈巴尔

求纳什均衡的贝叶斯优化方法。 （英语） Zbl 1410.91030号

J.全球。最佳方案。 73，第1期，171-192（2019）.
摘要：博弈论在工程和机器学习中有着广泛的应用。然而，在无导数、昂贵的黑盒环境中，很少有算法解决方案可用于找到游戏均衡。在这里，我们提出了一种新的基于高斯过程的方法来解决这种环境下的游戏。我们遵循经典的贝叶斯优化框架，基于采集函数进行顺序采样决策。基于达到均衡的概率或基于逐步减少不确定性的范式，提出了两种策略。为了提高可扩展性和减少计算时间，讨论了实际和数值方面的问题。我们的方法是针对几个具有不同参与者数量和决策空间维数的综合博弈问题进行评估的。我们表明，与经典的基于导数的算法相比，可以可靠地找到成本（就黑盒评估而言）的一小部分的均衡。该方法在\（\mathsf{R}\）包中可用GPGame游戏CRAN上提供https://cran.r-project.org/package=GPGame。

引用于三文件

理学硕士：

91年10月 非合作游戏
91A23型 微分对策（博弈论方面）
91-04 与博弈论、经济学和金融相关问题的软件、源代码等

关键词：

博弈论;高斯过程;逐步降低不确定性

软件：

科学实验室;自由Fem++;mnormt公司;R（右）;PESC公司;DiceOptim公司;CRAN（起重机）;EGO公司;GPGame游戏;DiceKriging公司;mvtnorm公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Picheny}等人，J.Glob。最佳方案。73，第1号，171--192（2019年；Zbl 1410.91030）
全文： 内政部 arXiv公司

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