本研究针对多智能体强化学习中的稀疏图学习问题，提出了新型均场控制模型及可扩展算法，并验证了其在合成和真实网络上的优越性。

本研究分析了传统格林函数方法在大规模稀疏图中的不稳定性，提出了一种新方法，等效于完全连接图的格林函数，并引入加速技术以提升效率，实验结果验证了其有效性和稳定性。

本研究提出了一种新颖的修剪技术，开发了快速找到大型稀疏图中最大团的精确算法。实验结果表明，该算法在速度上优于现有方法，并且提出的启发式变体能够在接近最优解的情况下显著加快计算速度。

该研究使用LG-GNN进行链接预测任务，验证了其适用于稀疏和稠密图，并发现了经典GCN结构的不足。