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MF-OML: 大规模群体博弈中的在线均场强化学习与职业测量
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种利用强化学习实现团队合作与跨团队竞争的方法，并证明了其能够达到纳什均衡。实验证实了该方法的优点。
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关键要点
- 本研究提出了一种利用强化学习实现团队合作与跨团队竞争的方法。
- 该方法基于线性二次结构，并通过均值场设定下的广义和型场博弈进行证明。
- 研究表明该方法能够有效达到纳什均衡。
- 问题被分解为子问题，并利用后向递归离散时间哈密顿 - 雅可比 - 艾萨克斯方程进行分析。
- 多人迅速消退自然策略梯度算法能够收敛到全局纳什均衡。
- 实验结果验证了该方法在实践中的优点。
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