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纳什需求游戏中的间接动态谈判
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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
该研究探讨了在线学习在竞争环境下的问题，并提出了一种分散、不需要协调的算法，能够在结构化匹配市场中实现稳定匹配。研究结果表明，该算法在代理人和企业的底层偏好具有现实结构假设的情况下，具有较低的后悔成本。竞争对该算法的性能影响不大。
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关键要点
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研究了双边撮合市场中的在线学习问题，特别是在竞争环境下。
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提出了一种分散、不需要协调的算法，能够实现稳定匹配。
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代理人通过重复互动了解企业的偏好，并与其他代理人竞争匹配。
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算法的决策基于代理人自己的游戏历史，无需预先了解企业偏好。
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在现实结构假设下，算法的后悔成本在时间范围内最多对数增加。
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竞争对该算法的性能影响不大，保持了在线学习算法的有效性。
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