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广义和谐史塔克伯格博弈中的去中心化在线学习
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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
研究发现，追随者可以通过策略性行动操控领导者的奖励信号，使其策略收敛到对自己更有利的均衡状态。研究还提出了最后迭代收敛和样本复杂度方面的结果，并设计了一种新的操控策略，相对于最优应对策略具有内在优势。实证结果支持理论结果。
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关键要点
- 研究了分布式和策略性在线学习问题。
- 在有限信息情境中，追随者按照局部最优策略响应领导者的行动。
- 在附加信息情境中，追随者可以操控领导者的奖励信号。
- 追随者的操控使领导者的策略收敛到对自己更有利的均衡状态。
- 提出了最后迭代收敛和样本复杂度方面的结果。
- 设计了一种新的操控策略，具有内在优势。
- 理论结果得到了实证结果的支持。
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