智能博弈对抗方法:博弈论与强化学习综合视角对比分析

摘要：

智能博弈对抗是人工智能认知决策领域亟待解决的前沿热点问题.以反事实后悔最小化算法为代表的博弈论方法和以虚拟自博弈算法为代表的强化学习方法,依托大规模算力支撑,在求解智能博弈策略中脱颖而出,但对两种范式之间的关联缺乏深入发掘.文中针对智能博弈对抗问题,定义智能博弈对抗的内涵与外延,梳理智能博弈对抗的发展历程,总结其中的关键挑战.从博弈论和强化学习两种视角出发,介绍智能博弈对抗模型、算法.多角度对比分析博弈理论和强化学习的优势与局限,归纳总结博弈理论与强化学习统一视角下的智能博弈对抗方法和策略求解框架,旨在为两种范式的结合提供方向,推动智能博弈技术前向发展,为迈向通用人工智能蓄力.

关键词：智能博弈对抗、反事实后悔值最小化、虚拟自博弈、纳什均衡、强化学习

所属期刊栏目：49

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：191-204