一般ゲームにおける定数個の個人後悔

一般ゲームにおける個別後悔量を定数にするアルゴリズム「ECHO-OFTRL」を提案。EMA（指数移動平均）カスケードを用いて高次の楽観性を取り入れ、有限プレイヤー・完全情報ゲームにおいて、時間枠に依存しない個別の後悔量保証を達成する。

• 一般ゲームにおいて、プレイヤーの個人後悔を時間的制約なしに定数に抑えるアルゴリズムECHO-OFTRLを提案。
• OFTRL（Optimistic Follow-the-Regularized-Leader）にEMA（指数移動平均）カスケードを組み込んだ。
• 決定論的かつ完全に非連動（uncoupled）なアルゴリズムである。
• Nプレイヤー、最大行動集合サイズm_maxのゲームにおいて、後悔をO(poly(N, log m_max))に抑えることを保証。