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实体 Nash equilibria (NE)

Nash equilibria (NE)

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  1. TOOL · CL_254670 ·

    新算法在去中心化学习中实现高概率纳什遗憾界限

    研究人员开发了用于马尔可夫 $\alpha$-势能博弈中纳什均衡去中心化学习的新算法。这些算法专为回合制和全在线设置而设计，提供了高概率纳什遗憾界限。该工作解决了分布不匹配和近似误差等挑战，为复杂博弈结构中的去中心化学习提供了改进的理论保证。该框架应用于马尔可夫拥塞博弈，实现了可扩展的去中心化算法，用于战略性在线作业调度。