本研究提出了一种新的基于规则的决策框架，解决了传统方法在动态场景中的抖动和死锁问题，特别是在代理群体对抗中。该框架结合了概率有限状态机、深度卷积网络和强化学习，显著提升了代理的合作与竞争策略，实验结果表明其性能优于其他方法。

本文研究了非随机联邦多臂老虎机问题，提出了新算法FEDEXP3，能够在不交换信息的情况下实现次线性遗憾。同时，探讨了在自适应对手和有限反馈条件下的分布式在线优化，提出了有效的合作策略和算法，并验证了其在合成和真实数据集上的有效性。