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  1. TOOL · CL_193876 ·

    人工智能在策略博弈中的学习收敛于纳什均衡

    本文探讨了在玩家对对手信息有限的线性二次随机博弈中的学习动态。研究人员开发了一种 $\epsilon$-greedy 迭代最小二乘算法，即使在没有完全了解系统参数的情况下也能收敛到纳什均衡。该研究将其应用于动态库诺竞争，发现有限的信息和较高的价格粘性会降低公司利润和市场福利，尽管披露总产量可以加速收敛并减轻这些损失。