Buchumschlag

Convergent Q-Learning for Infinite-Horizon General-Sum Markov Games through Behavioral Economics

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Yizhou, Mazumdar, Eric
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Science and Game Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Provably Convergent Actor-Critic for MARL through Risk-aversion
von: Zhang, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Steer Learners in Games
von: Zhang, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Last-Iterate Convergence of Payoff-Based Independent Learning in Zero-Sum Stochastic Games
von: Chen, Zaiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Infinite Horizon Markov Economies
von: Goktas, Denizalp, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tractable Equilibrium Computation in Markov Games through Risk Aversion
von: Mazumdar, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure from Strategic Interaction & Uncertainty: Risk Sensitive Games for Robust Preference Learning
von: Horwitz, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Convergence of Fast Policy Iteration in Markov Games and Robust MDPs
von: Badger, Keith, et al.
Veröffentlicht: (2025)

$\widetilde{O}(T^{-1})$ Convergence to (Coarse) Correlated Equilibria in Full-Information General-Sum Markov Games
von: Mao, Weichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Player Zero-Sum Markov Games with Networked Separable Interactions
von: Park, Chanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Value-Set Iteration: Computing Optimal Correlated Equilibria in Infinite-Horizon Multi-Player Stochastic Games
von: Gan, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline Two-Player Zero-Sum Markov Games with KL Regularization
von: Chen, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning in Zero-Sum Markov Games: Relaxing Strong Reachability and Mixing Time Assumptions
von: Ouhamma, Reda, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Corruption-Robust Offline Two-Player Zero-Sum Markov Games
von: Nika, Andi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model-Based Reinforcement Learning for Offline Zero-Sum Markov Games
von: Yan, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Understanding Model Selection For Learning In Strategic Environments
von: Handina, Tinashe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scale-Invariant Regret Matching and Online Learning with Optimal Convergence: Bridging Theory and Practice in Zero-Sum Games
von: Zhang, Brian Hu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Near Optimal Convergence to Coarse Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games
von: Yorulmaz, Asrin Efe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Convergence of Learning Algorithms in Bayesian Auction Games
von: Bichler, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Convergence to Nash Equilibrium and No-regret Guarantee in (Markov) Potential Games
von: Dong, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pessimism-Free Offline Learning in General-Sum Games via KL Regularization
von: Chen, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Mathematical Programming Approach to Computing and Learning Berk--Nash Equilibria in Infinite-Horizon MDPs
von: Zhu, Quanyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regret Minimization and Convergence to Equilibria in General-sum Markov Games
von: Erez, Liad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Computing Optimal Equilibria and Mechanisms via Learning in Zero-Sum Extensive-Form Games
von: Zhang, Brian Hu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Attractor of the Replicator Dynamic in Zero-Sum Games
von: Biggar, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Near-Optimal Policy Optimization for Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games
von: Cai, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Reinforcement Learning Solve Asymmetric Combinatorial-Continuous Zero-Sum Games?
von: Li, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exponential Lower Bounds on the Double Oracle Algorithm in Zero-Sum Games
von: Zhang, Brian Hu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Global Convergence of Multi-Agent Policy Gradient in Markov Potential Games
von: Leonardos, Stefanos, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Convergence of $\text{log}(1/ε)$ for Gradient-Based Algorithms in Zero-Sum Games without the Condition Number: A Smoothed Analysis
von: Anagnostides, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving Infinite-Player Games with Player-to-Strategy Networks
von: Martin, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Approximating Nash Equilibria in General-Sum Games via Meta-Learning
von: Sychrovský, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Sum Fictitious Play Cannot Converge to a Point
von: Moon, Jaehong
Veröffentlicht: (2026)

Uncoupled and Convergent Learning in Monotone Games under Bandit Feedback
von: Dong, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning in Stackelberg Markov Games
von: He, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Learning in Episodic Zero-Sum Games
von: Yueh, Chang-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pointwise Convergence in Games with Conflicting Interest
von: Zhou, Nanxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving Imperfect-Recall Games via Sum-of-Squares Optimization
von: Zheng, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Achieving Logarithmic Regret in KL-Regularized Zero-Sum Markov Games
von: Nayak, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving Zero-Sum Convex Markov Games
von: Kalogiannis, Fivos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Two-Player Zero-Sum Differential Games with One-Sided Information
von: Ghimire, Mukesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)