arXiv · cs.AI· Boning Li·· 6 天前AI 评分29
何时接近纳什均衡：一般和博弈中的解证明方法
When Are We Near Nash? Certifying Solutions in General-Sum Games
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Boning Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29300v1
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AI 导读
这篇 arXiv 论文提出一种在线证书方法，利用求解器已有的 regret 累加器和终局分布累加器来认证一般和扩展式博弈中加权平均策略的 NashGap，每个检查点成本与终局历史数线性相关，且在交替更新和三人及以上博弈中保持可靠。在 biased Leduc 基准上，16 个免训练 regret-matching 求解器的组合协议在阈值 10⁻⁵ 下解决 64 个实例中的 89%，预注册保留集和第三组各 64 个实例上分别解决 92% 和 89%；零最佳响应证书对样本内、新样本各 57 个全部认证成功。代码已开源。
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