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多目标公共物品博弈中的学习与非线性效用
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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
本文研究了存在战略个体行为的情况下的算法决策，使用机器学习模型对人类个体进行决策，并考虑最大化决策者福利、社会福利和个体福利的目标。研究结果表明，在非线性设置中平衡各方福利是必要的，并提出了一种适用于一般战略学习的优化算法。
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关键要点
- 研究在存在战略个体行为的情况下的算法决策。
- 使用机器学习模型作出对人类个体的决策。
- 个体可以战略性地调整自己的行为以改进未来的数据。
- 研究重点在于非线性设置，个体通过决策策略的本地信息响应决策策略。
- 考虑最大化决策者福利、社会福利和个体福利的目标。
- 理论结果表明，最大化某些参与方的福利会减少其他方的福利。
- 在非线性设置中平衡各方福利是必要的。
- 提出了一种适用于一般战略学习的不可缩减优化算法。
- 通过合成数据和真实数据的实验证实了所提算法。
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