博弈论中的粗略相关性
研究了针对不同类型的协同均衡的最优相关策略问题，提出了相关 DAG 表示方法和双面列生成算法来计算最优策略并探讨其复杂性分析，探究了一些新的基准博弈。
Mar, 2022
本文提出一种针对不完全信息的博弈模式下具有更快学习速度的学习动态方案，并对其进行实验验证。其中，主要技术贡献为通过预测实现加速 Phi-regret 最小化，并通过对于有结构的马尔科夫链的细致扰动分析，表征与之相关的 fixed points 的稳定性。
Feb, 2022
本文提出了一种新的算法来计算具有广泛相关性平衡的解，该算法基于一个新的双线性鞍点问题的解。此外，我们还介绍了两个基准游戏，探究冲突解决和协商领域中的广泛相关性平衡的质量特征。
May, 2019
本文研究了在完备回忆且 n 个玩家泛化和值和的博弈中，如何从简单无耦合的后悔最小化学习动力学中导出 EFCE。研究结果提供了第一个收敛于 EFCE 的无耦合动力学，为该领域解决了开放性问题。
Apr, 2021
该论文研究了多人游戏中，玩家间某种形式的通信建模的解概念，着重探讨了顺序博弈中的粗糙相关均衡（CCEs）并提出了 CFR 及其变体算法，其中 CFR-Jr 的效率比 CFR-S 和当前最先进的计算 CCEs 算法都要快且可行。
Oct, 2019
本文提出了一种新的算法方法来解决优化一些目标（如社会福利）的相关均衡问题，并且给出了一种适用于所有紧凑表示的足够条件，同时利用该算法方法将最优 CE 问题转化为调整偏差的社会福利问题，这个框架可以识别出新的类别的博弈，其中包括基于树图的图形多项式博弈。同样使用类似的方法，我们导出了一种足够的条件来处理最优粗糙相关均衡问题，并使用其证明了单例拥塞博弈的可跟踪性。
Sep, 2011
本文研究多人随机博弈中同时学习的问题，通过生成算法获得相关均衡，包括 extensive-form correlated equilibrium 和普通 coarse correlated equilbrium，并提供了一些能够多项式时间内解决的特殊情况。
Oct, 2022
我们研究了不完全信息博弈中分布式学习近似相关均衡的迭代复杂度，我们证明了在广义形式博弈中，假设 PPAD 不属于 TIME (n^polylog (n))，任何多项式时间学习算法至少需要 2^log_2^{1-o (1)}(|I|) 次迭代才能收敛于 ε- 近似相关均衡集合，同时我们给出了无耦合动态的方法，在对数次迭代中达到 ε- 近似相关均衡的贝叶斯博弈，无需考虑类型的数量。
Jun, 2024