遗传算法解决异构估值非对称 Blotto 游戏

"这篇研究论文探讨了一种使用遗传算法解决非对称 Blotto 游戏的方法，特别是在资源估值异质性的条件下。Blotto 游戏是战略资源分配的经典模型，通常涉及两个玩家在多个战场上分配有限资源。在对称情况下（即双方预算相等），已有成熟的理论理解，但在资源不对称的情况下，分析变得复杂。为了处理这一挑战，作者引入了一种受到生物进化启发的搜索算法——遗传算法，将其视为社会学习的一种机制。" 在遗传算法的应用中，通过多智能体强化学习评估随机初始策略的性能。表现优秀的策略会相互结合，生成更优的策略组合。变异操作确保算法能全面探索可能的策略空间，考虑各种偏离。通过不断迭代优化，直至找不到任何能带来利益的偏离，最终得到最优策略。 该方法在对称 Blotto 游戏中验证了其收敛于解析纳什均衡的能力，而在非对称游戏中，它揭示了"游击战"策略的出现。当资源较少的玩家面对资源不对称时，他们学会将资源集中使用以弥补劣势。同时，当战场估值不同时，玩家的对抗策略和竞标焦点在均衡状态中体现，这些特征与实际经验与实验结果相符，为这些现象的学习基础提供了理论支持。 论文的贡献在于，它不仅丰富了我们对战略资源分配博弈解决方案的理解，还展示了遗传算法作为解决博弈论问题的有效搜索工具，为未来理论和实践研究提供了新途径。通过这种方法，可以解决策略空间巨大的问题，如 Blotto 游戏，这在传统的分析方法中是难以处理的。 这篇研究工作强调了遗传算法在处理复杂博弈环境，特别是非对称和资源估值异质性情况下的潜力，为理解和设计更适应现实世界的战略行为提供了新的视角。