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  1. RESEARCH · CL_254670 ·

    新算法为去中心化学习提供高概率纳什遗憾界限

    研究人员开发了用于马尔可夫 $\alpha$-势博弈中纳什均衡去中心化学习的新算法。这些算法，即KL投影自然策略梯度（NPG），专为情节式和完全在线异步设置而设计。该工作建立了有限时间高概率纳什遗憾界限，消除了分布不匹配系数并适应了近似误差。然后，该框架应用于独立资源马尔可夫拥塞博弈和战略在线作业调度，提供了具有有限时间保证的可扩展去中心化学习算法。