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利用近似对称性实现高效的多智能体强化学习
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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
本研究提出了解决多智能体强化学习中对称性假设限制问题的方法，将不对称博弈扩展为诱导MFG。研究发现，诱导的MFG纳什策略可作为N玩家动态博弈的近似纳什策略，为多智能体系统的学习提供了新的理论支持和实践潜力。
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关键要点
- 本研究解决了均值场博弈（MFG）在多智能体强化学习中的对称性假设限制问题。
- 提出了一种将任意有限玩家的不对称博弈扩展为诱导MFG的方法。
- 研究表明，诱导的MFG的纳什策略可以作为N玩家动态博弈的近似纳什策略。
- 在特定条件下，学习一个ε-纳什策略的样本复杂度为$ ilde{ ext{O}}( ext{ε}^{-6})$。
- 为多智能体系统的学习提供了新的理论支持和实践潜力。
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