本文研究了多智能体系统中的均值场博弈，提出了一种基于强化学习的算法框架，旨在解决大规模人口博弈中的学习与决策问题。实验结果表明，该算法在收敛性和性能上优于传统方法，能够有效计算纳什均衡，并在复杂网络结构中实现高效学习。

本文提出两种方法解决深度强化学习在非线性函数逼近下处理均值场博弈的问题：一种是通过神经网络蒸馏历史数据为混合策略，另一种是基于正则化的在线混合方法。数值实验表明，这些方法有效且优于现有基线，能够解决大规模多代理和多人口游戏的学习问题。