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mean-field game
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统一的连续时间 q 学习方法用于均场博弈和均场控制问题
该论文从代理人的视角研究了含有均场跳扩散模型的连续时间 Q 学习。通过引入解耦形式的集成 Q 函数（解耦 Iq 函数）并与价值函数建立其鞅特性，该论文为均场博弈（MFG）和均场控制（MFC）问题提供了统一的策略评估准则。此外，根据解决 MF
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5 days ago
平均场博弈中分散代理的网络通信
本研究将网络通信引入到平均场博弈框架中，通过分散学习来改善纯独立学习的情况，并通过理论和实验表明，网络方法可以加速收敛且具有鲁棒性和灵活性。
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a year ago
关于一般函数逼近的均场强化学习的统计效率
本篇研究探讨了 Reinforcement Learning 在 Mean-Field Control 和 Mean-Field Game 中的统计效率，提出了基于 Optimistic Maximal Likelihood Estimat
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a year ago
带有均场交互的部分可观测随机博弈中的近似纳什均衡
本文研究含有无穷个代理人的部分可观测的均场动态博弈，使用故意使原本的部分可观测随机控制问题变成一个置信度空间上的完全可观测问题的技术，建立了此类游戏模型的纳什均衡存在性，并证明了当代理人足够多时，采用均场均衡策略会形成近似纳什均衡。
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7 years ago
McKean-Vlasov 动力学与均场博弈控制
本文讨论并比较了两种研究方法，以处理随机微分博弈的渐近区域，这种博 弈有有限个玩家，但玩家数量趋近于无穷。这两种方法在优化和极限通道的顺序上有所不同，一种是指平均场博弈，另一种是控制 McKean-Vlasov 类型的优化问题。这两个问题都
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12 years ago
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