动态网络中的去中心化最优均衡学习

该研究提出一种面向动态通信网络中有限正规形博弈的去中心化最优均衡学习方法，智能体仅依据自身收益并通过低带宽消息协作。方法结合表格融合与时间多数重构，支持效用主义和比例公平社会福利目标下的最优均衡选择，并给出带探索扰动的有限时间对数遗憾保证；仿真显示其能有效选出社会期望均衡。