本研究探讨了均场博弈中的有限理性均衡学习，提出结合量子反应均衡的模型，以解决传统Nash均衡假设理性过强的问题。研究表明，递归视野均场博弈与量子反应均衡结合，能够更好地模拟大规模代理群体的行为，提高模型的适应性和准确性。

研究提出了一种新的近端点算法，解决均场博弈中均衡计算的收敛问题。在拉斯里-里昂斯单调条件下，该算法首次保证最后迭代收敛，并在$ ext{O}( ext{log}(1/ ext{ε}))$次迭代后达到$ ext{ε}$精度。这为大规模博弈提供了有效方法。文章还综述了多种均场博弈学习方法，如深度强化学习和在线镜像下降法，展示了其应用和优势。