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title: "Minimax-Optimal Policy Regret in Partially Observable Markov Games"
created: 2026-06-10
updated: 2026-06-10
type: paper
tags: ["multi-agent-rl", "partial-observability", "regret-analysis", "markov-games", "theory"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2606.02363"]
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# Minimax-Optimal Policy Regret in POMGs

**Author**: Raman Arora (Johns Hopkins University)
**Venue**: ICML 2026 [cs.LG, stat.ML]

## 核心问题

在实际多智能体场景中（自动驾驶、算法交易、网络安全），智能体面对的是**部分可观测**且**策略性响应**的对手。传统的 external regret 假设对手行为在反事实情况下不变——这在自适应对手面前失效。

本文在**部分可观测马尔可夫博弈**（[[partially-observable-markov-game|POMG]]）框架下，研究 minimax 最优策略后悔。

## 方法论贡献

### 1. 形式化与结构假设

**[[posterior-lipschitz-adversary|Posterior-Lipschitz 对手]]**：对手响应随学习者策略平滑变化，排除不连续跳跃。使用参考后验预测算子 S_ref 进行解耦。

**[[weak-revealing-condition|Weak Revealing 条件]]**：观测的信息量足够在 kappa 步窗口内识别世界动力学差异，排除观测完全无信息的退化 POMG。

### 2. [[causal-decomposition-pomg|因果分解]]

将 [[observable-operator-model|OOM]] 算子分解为两个独立组件：
- **世界通道** (W_h)：转移 + 发射核
- **对手聚合** (G_h)：对手响应模型

### 3. [[epoch-based-optimistic-mle|Epoch-based Optimistic MLE 算法]]

核心机制：
- 几何增长的 epoch：T_e = 2^e
- 每个 epoch 开始时构建 MLE 置信集
- 整个 epoch 执行单一乐观策略
- 仅 O(log T) 个不同策略被部署 → 传输成本保持 polylogarithmic

## 核心定理

**上界**：策略后悔 PR(T) <= C * H * sqrt(beta_T * d_E * T) + polylog 项

**下界**：任何算法必须承担 Omega(sqrt(d_E * T)) 策略后悔

→ **Minimax 最优**（匹配 sqrt(T) 和 d_E 依赖性）

其中 d_E 是 uniform [[eluder-dimension|Eluder 维度]]，对 tabular/linear/low-rank 模型类有显式界。

## 扩展

- 未知时间范围的 horizon-adaptive 保证
- 无界但**几何衰减记忆**的对手（[[fading-memory|Fading Memory]]）

## 关键技术概念

| 概念 | 角色 |
|------|------|
| [[policy-regret|Policy Regret]] | 反事实性能度量 |
| [[eluder-dimension|Eluder Dimension]] | 函数类顺序复杂度 |
| [[observable-operator-model|OOM]] | POMG 的可处理表示 |
| [[posterior-lipschitz-adversary|Posterior-Lipschitz]] | 对手平滑性 |
| [[weak-revealing-condition|Weak Revealing]] | 观测信息量 |
| [[causal-decomposition-pomg|Causal Decomposition]] | 世界 vs 对手分离 |

## 与已有文献的关系

从单智能体 [[pomdp|POMDP]]（Liu et al. 2022a）扩展到博弈论设定，从 bandit policy regret（Arora et al. 2012）扩展到结构化部分可观测动力学。

## 来源
- [arXiv](https://arxiv.org/abs/2606.02363)
- [原始存档](raw/papers/arora-minimax-policy-regret-pomg-2026.md)
