单调均场博弈中的最终迭代收敛
原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了均场博弈（MFG）中关于均衡计算的一个问题，特别是最后迭代收敛的算法缺乏。作者提出了一种简单的近端点方法算法，并在拉斯里-里昂斯类型的单调条件下首次保证最后迭代收敛。研究表明，该算法经过$\mathcal{O}({\log(1/\varepsilon)})$次迭代后可以以$\varepsilon$的精度进行近似，为大规模和大人口博弈提供了一种可行的方法。
研究提出了一种新的近端点算法，解决均场博弈中均衡计算的收敛问题。在拉斯里-里昂斯单调条件下，该算法首次保证最后迭代收敛，并在$ ext{O}( ext{log}(1/ ext{ε}))$次迭代后达到$ ext{ε}$精度。这为大规模博弈提供了有效方法。文章还综述了多种均场博弈学习方法，如深度强化学习和在线镜像下降法，展示了其应用和优势。
