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Who: Romain Cravic

When: Tuesday, March 19, 14:00-15:00

Where: IMAG 406

What: Résoudre les jeux partiellement observables : Algorithme CFR et variantes de Monte-Carlo, première partie

More: Dans ce séminaire en deux parties, je vous présenterai la famille des algorithmes CFR (CounterFactual Regret minimization) appliqués aux jeux sous forme extensive à information incomplète. CFR a été utilisé en 2015 par des chercheurs de l’université d’Alberta pour résoudre une version « réaliste » du poker (Heads-up limit poker). Dans la première partie nous verrons comment modéliser l’information incomplète pour les jeux à deux joueurs à somme nulle, comment définir des stratégies dans ce modèle, avant d’analyser en détail l’algorithme CFR qui calcule un approximation de l’équilibre de Nash du jeu. Pour aller plus loin, dans la seconde partie, nous étudierons les variantes dites « Monte-Carlo » de l’algorithme CFR qui sont indispensables quand on souhaite trouver des bonnes stratégies dans des jeux plus ambitieux.

Who: Romain Cravic

When: Tuesday, March 26, 14:00-15:00

Where: IMAG 406

What: Résoudre les jeux partiellement observables : Algorithme CFR et variantes de Monte-Carlo, deuxième partie

More: Dans ce séminaire en deux parties, je vous présenterai la famille des algorithmes CFR (CounterFactual Regret minimization) appliqués aux jeux sous forme extensive à information incomplète. CFR a été utilisé en 2015 par des chercheurs de l’université d’Alberta pour résoudre une version « réaliste » du poker (Heads-up limit poker). Dans la première partie nous verrons comment modéliser l’information incomplète pour les jeux à deux joueurs à somme nulle, comment définir des stratégies dans ce modèle, avant d’analyser en détail l’algorithme CFR qui calcule un approximation de l’équilibre de Nash du jeu. Pour aller plus loin, dans la seconde partie, nous étudierons les variantes dites « Monte-Carlo » de l’algorithme CFR qui sont indispensables quand on souhaite trouver des bonnes stratégies dans des jeux plus ambitieux.