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高效的样本有效的多智能体强化学习：优化视角
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文提出了一种新的复杂度度量，用于多智能体强化学习在一般和马尔可夫博弈下的情况。通过算法框架，可以在低复杂度下保证在模型为基础和模型无关的MARL问题中学习纳什均衡、粗粒度相关均衡和相关均衡的样本效率性。算法结合了一个均衡求解器和一个单一目标优化次程序，更适合于实证实现。
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关键要点
- 提出了一种新的复杂度度量：多智能体解耦系数 (MADC)。
- 旨在找到基于样本高效学习的最小假设。
- 提出了首个统一的算法框架，保证在低 MADC 的情况下学习纳什均衡、粗粒度相关均衡和相关均衡的样本效率性。
- 算法提供了可比较的次线性遗憾，与现有工作相比具有优势。
- 结合了均衡求解器和单一目标优化次程序，适合实证实现。
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