介绍了 J-M Lasry 和 P-L Lions 提出的描述随机微分博弈问题的极限行为的均场类型模型，作者在先前的作品中提出了这些模型的稳态和演化版本的近似方法，并在各种假设下证明了这些方法的收敛定理。

Jul, 2012

研究居住区划分如何受到非范畴属性的影响，并通过代理机制的多种模型，分析其平衡状态及稳定性，并进行了模拟结果比较。

May, 2023

本研究介绍和分析了 Schelling 隔离的广义博弈论模型，证明了最接近原始模型的版本的收敛行为和平衡效率，并提供了价格失范的紧密界限。

Jun, 2018

本文研究具有普遍意义的随机微分均场博弈理论的存在性和唯一性，引入强解和弱解的概念并使用弱解证明了均场博弈存在性的广泛条件，提供了案例和反案例以阐明本文存在理论的基础，最后派生出 Yamada 和 Watanabe 著名结果的类比，并用于证明附加条件下强解的存在性和唯一性。

Jul, 2014

本文回顾了关于数值方法在 Mean Field Games 及 Mean Field Control 类型问题中应用的各种方面，包括基于线性二次型、偏微分方程数值方案、Kolmogorov-Fokker-Planck 方程优化技巧、基于单调算子视角的方法以及依赖于机器学习工具的随机方法等。

Jun, 2021

该研究提出了一种用于重建运行成本中的基础度量和交互核的均值场游戏反问题模型，并证明了其鲁棒性和效率。

Jul, 2020

本文介绍了一种结合了均场博弈和马尔科夫决策过程的模型，该模型能够解决大规模群体行为的表示和分布预测问题。通过深度逆强化学习，模型可以从真实数据中学习到均场博弈中的奖励函数和前向动态，以推断大型实际系统的均场博弈模型。首次将均场博弈模型应用到社交媒体人口研究领域。

Nov, 2017

本论文旨在发展有限状态的均值场博弈理论，通过引入有限玩家游戏，推导出当小玩家数量趋向无限时的均值场博弈公式，并证明了合理假设下纳什均衡存在的存在性和近似纳什均衡的构造，从而验证了我们对均值场博弈问题的观点。

Oct, 2016

本文介绍了一种类似于虚构判断游戏的学习过程用于求解 Mean Field Game 系统，并证明了该方法在 Mean Field Game 系统为 potential 时的收敛性。

Jul, 2015

本文主要研究具有单峰效用函数的 Jump Schelling Games 模型，并探讨该模型下的等衡状态与响应动态的特征，同时提出了积分度量和稳定代价的新概念，并分析了计算高积分度量状态的 NP 难度。

Feb, 2023