本研究提出了一种基于注意力机制的神经算子，解决了动态斯塔克尔博格博弈中跟随者最佳响应的解析求解难题，并在领导者控制集合上实现了近似响应，为复杂博弈提供了新方法。

本文介绍了多种搜索算法和策略优化方法，如不对称抽象、弹性MCTS和PAPO，旨在提升大规模游戏中的智能体性能。这些方法在复杂博弈和多智能体导航问题中表现优越，有效解决策略问题并优化游戏设计。