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【2h】

Learning dynamics in games with stochastic perturbations

机译:在具有随机扰动的游戏中学习动态

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摘要

Consider a generalization of fictitious play in which agents′ choices are perturbed by incomplete information about what the other side has done, variability in their payoffs, and unexplained trembles. These perturbed best reply dynamics define a nonstationary Markov process on an infinite state space. It is shown, using results from stochastic approximation theory, that for 2 × 2 games it converges almost surely to a point that lies close to a stable Nash equilibrium, whether pure or mixed. This generalizes a result of Fudenherg and Kreps, who demonstrate convergence when the game has a unique mixed equilibrium.
机译:考虑一下虚拟游戏的一般化,其中代理人的选择会被不完整的信息所困扰,这些信息包括对方的所作所为,其回报的可变性以及无法解释的颤抖。这些扰动的最佳回复动力学定义了无限状态空间上的非平稳马尔可夫过程。使用随机逼近理论的结果表明,对于2×2博弈,它几乎可以肯定地收敛到接近稳定的纳什均衡(无论是纯的还是混合的)的点。这概括了Fudenherg和Kreps的结果,当博弈具有唯一的混合均衡时,他们证明了收敛性。

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