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利用进化动力学对动态游戏中的联合策略进行排名
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多玩家动态游戏中稳定联合策略的确定，提出将动态游戏转化为经验形式，并应用进化方法$eta$-Rank进行策略评估。实验结果表明，该方法有效识别强联合策略，并在图着色问题中展现应用潜力。
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关键要点
- 本研究探讨了多玩家动态游戏中稳定联合策略的确定问题。
- 传统的纳什均衡无法适应复杂的动态交互行为。
- 将动态游戏转化为经验形式，并应用进化方法α-Rank进行策略评估与排名。
- 发现能够抵抗变化的稳定策略，为解决此类博弈提供了新的视角和方法。
- 实验结果表明，该方法有效识别了基于长期交互的强联合策略。
- 该方法在图着色问题中展示了应用潜力。
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