本文探讨了平均场强化学习方法，开发了基于Q-learning和Actor-Critic的算法模型，并分析了纳什均衡的收敛性。研究表明，在线镜像下降法在均值场游戏中优于传统算法，且通过引入网络通信改善学习效果。此外，提出了PAPO方法以优化群体博弈策略，验证了其显著优势。

本文介绍了平均场强化学习方法，用于处理智能体之间的互动，开发了多个基于 Q-learning 和 Actor-Critic 的平均场算法模型，并验证了其有效性。作者还成功使用无模型的强化学习方法解决了伊辛模型问题。