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新的PR-MRE概念增强了AI在对抗博弈中的策略鲁棒性

研究人员引入了一个新的均衡概念，称为概率鲁棒最小-遗憾均衡（PR-MRE），以应对非对称信息下对抗团队博弈中的挑战。该概念结合了无分布鲁棒性和概率信息，旨在防御对手类型策略的变化。论文详细介绍了PR-MRE如何被构建为鲁棒双线性规划，并将其改编为元求解器PRMRE-PSRO，通过深度强化学习来学习策略。实验表明，与传统的风险中性均衡解决方案相比，PR-MRE产生了更鲁棒的策略。