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虚构交互：混合合作竞争游戏中全局纳什平衡的学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PSRO是一种用于学习多智能体系统中的策略的通用算法框架，通过将经验博弈分析与深度强化学习相互交错，每次迭代中使用深度强化学习来训练最佳响应，从而减少了模拟调整所需的计算量。Mixed-Oracles和Mixed-Opponents是PSRO的两种变体，能够减少Deep RL训练期间需要的模拟量，同时产生与游戏等价或更好的解决方案。
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关键要点
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PSRO是一种用于学习多智能体系统中的策略的通用算法框架。
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PSRO通过将经验博弈分析与深度强化学习相互交错来减少模拟调整所需的计算量。
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每次迭代中，PSRO使用深度强化学习来训练最佳响应。
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PSRO有两种变体：Mixed-Oracles和Mixed-Opponents。
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这两种变体旨在减少Deep RL训练期间需要的模拟量。
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实验证明，这些算法能够产生与游戏等价或更好的解决方案。
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