哥伦比亚大学 发布 GUARD 数据集, 应用在 安全游戏、反偷猎 领域

哥伦比亚大学 本次发布的数据集 GUARD, GUARD是一个灵活的框架，用于从开放数据集中生成真实的矩阵和安全游戏实例。这些数据集包括用于反偷猎场景的动物运动数据和用于基础设施保护的人口和基础设施数据。GUARD框架允许用户自定义效用函数和游戏参数，并提供了一系列预配置的实例。此外，GUARD还提供了一些理论结果，强调了在随机游戏上进行基准测试的退化和局限性，并在计算Nash和Stackelberg均衡的标准算法上与随机基线进行了实证比较。

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