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Conference papers

Apprentissage par renforcement et jeux stochastiques à information incomplète

Raghav Aras 1 Alain Dutech 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Le but de notre travail est de permettre à des agents d'apprendre à coopérer. Chaque agent étant autonome et, forcément, différent des autres, c'est une tâche particulièrement difficile, surtout si les but des deux agents ne sont pas exactement les mêmes. Notre souci est de travailler avec des agents les plus simples possibles, c'est-à-dire plutôt réactifs. Nous proposons alors de doter les agents de capacités limitées de communication pour mettre en place une notion similaire aux “contrats” de la théorie des jeux. Si les agents s'accordent sur cette notion de contrat, notre algorithme leur permet de converger vers des équilibres qui induisent des comportements “plus coopératifs” que le simple équilibre de Nash.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadata

https://hal.inria.fr/inria-00000212
Contributor : Raghav Aras Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Tuesday, September 13, 2005 - 3:13:38 PM
Last modification on : Friday, February 26, 2021 - 3:28:04 PM
Long-term archiving on: : Thursday, April 1, 2010 - 10:24:21 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00000212, version 1

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Citation

Raghav Aras, Alain Dutech. Apprentissage par renforcement et jeux stochastiques à information incomplète. Cinquièmes Journées Nationales sur Processus Décisionnel de Markov et Intelligence Artificielle - PDMIA'05, Jun 2005, Lille/France. ⟨inria-00000212⟩

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