马尔可夫完美均衡的分散式赌博机学习
原文标题：Decentralized Bandit Learning of Markov Perfect Equilibria
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论文研究连续动作、折扣无限期一般和马尔可夫博弈中的分散式赌博机学习，智能体仅观测公共状态与自身奖励，采用同时扰动随机逼近更新动作。在负运行奖励梯度强单调且步长足够小的条件下，证明完全分散式过程几乎必然收敛到唯一平稳马尔可夫完美均衡，收敛速率为 O(n^{-1/2})。
- 问题
- 连续动作、一般和马尔可夫博弈中，智能体仅凭自身奖励做分散式学习。
- 方法
- 用同时扰动随机逼近更新动作，在负运行奖励梯度强单调下分析收敛。
- 结果
- 证明几乎必然收敛到唯一平稳马尔可夫完美均衡，速率 O(n^{-1/2})。
- 影响
- 为多智能体仅靠 bandit 反馈的分散式学习提供收敛保证，适合无法共享梯度的部署场景。
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