本文研究了斯塔克伯格博弈中学习动态的收敛性，并提出了一种基于梯度的学习更新规则，用于训练生成对抗网络。

Jun, 2019

在嘈杂的赌徒反馈环境中，理论研究了 Stackelberg 均衡的样本有效学习，识别了 Stackelberg 均衡真实值与使用有限噪声样本估计版本之间的基本差距，并建立了与其相匹配的下限。

Feb, 2021

本文提出了一种基于预期 Sarsa 的强化学习算法，使用粒子筛选器估计共同代理的信念更新，并以安全游戏示例说明了所学习的策略。

May, 2020

本文研究了在有限序贯博弈中 Stackelberg 均衡解概念，提供了几类序贯博弈的新的精确算法、近似算法和难度结果。

Jul, 2015

我们研究了分布式和策略性在线学习问题，通过对不完全信息和附加信息两种不同情境进行研究，发现追随者在有限信息情境中按照局部最优策略响应领导者的行动，然而在附加信息情境中，追随者可以通过策略性行动操控领导者的奖励信号，以使得领导者的策略收敛到对自己更有利的均衡状态。基于这些洞察，我们针对这两种情境研究了分布式在线学习，主要贡献是提出了最后迭代收敛和样本复杂度方面的结果。尤其值得注意的是，我们设计了一种新的操控策略，用于处理附加信息情境，并证明它相对于最优应对策略具有内在优势。我们的理论结果也得到了实证结果的支持。

May, 2024

本研究提出了一种将 Stackelberg 平衡搜索实现为多智能体强化学习问题的通用框架，并借助多任务和元强化学习技术实现了一种使用情境策略的方法，在标准和新颖的基准领域上进行了实验，并显示出较以前的方法大大提高的样本效率。同时，我们探讨了超出我们框架边界的算法设计所带来的影响。

Oct, 2022

本文研究了基于分布鲁棒优化的 Stackelberg 游戏模型，特别是在不确定下属效用模型的情况下，寻找最优策略以保护某些资产。我们的研究表明，在广泛的不确定模型下，分布鲁棒 Stackelberg 均衡始终存在。当存在无限个下属效用函数且不确定性由支持有限名义分布周围的 Wasserstein 球表示时，我们提出了一种基于混合整数规划的增量算法来计算最优的分布鲁棒策略。实验结果显示，我们的方法可扩展到中等规模的 Stackelberg 游戏，从而验证了算法的可行性。

Sep, 2022

本文提出通过揭示意向方法，解决了在 follower 效用函数未知的 Stackelberg 博弈中求解 leader 最优策略的问题，并在包括利润最大化和非原子性拥塞博弈最优通行费率问题在内的广泛问题上表现良好。

Apr, 2015

探讨了两个学习代理（如推荐系统或聊天机器人）相互交流并独立学习的情况下，每个代理的目标和效用如何受到影响，并提出了一种宽容于小学习误差的放松后的后悔基准，以及相应的学习算法，实现了接近最优水平的后悔率。

Feb, 2024

研究使用无遗憾算法在正态形式重复的 N 人博弈中，如何让人类玩家获得最大化效用，引入 Stackelberg 均衡和相关 Stackelberg 均衡的概念，证明玩家能够在每个回合至少保证相关 Stackelberg 期望值的效用。

Feb, 2022