约翰·费恩利;马丁·盖林;保罗·戈德伯格（Paul W.Goldberg）。;拉胡尔·萨瓦尼 通过支付查询学习游戏均衡。 （英语） Zbl 1351.91008号 J.马赫。学习。物件。 16, 1305-1344 (2015)。 摘要：最近研究了大量实验文献经验博弈理论分析其中，我们对游戏有部分了解，包括对纯策略配置文件子集及其对玩家的相关回报的观察。目的是根据这些观察结果，找到游戏的精确或近似纳什均衡。通常假设算法可以在线选择策略配置文件。我们研究了相应的计算学习模型，以及各类游戏学习均衡的查询复杂性。我们给出了双矩阵和图对策精确平衡的基本结果。然后我们研究了双矩阵博弈中近似均衡的查询复杂性。最后，我们研究了对称网络拥塞博弈中精确均衡的查询复杂性。对于有向非循环网络，我们可以在查询一小部分纯策略配置文件的同时学习成本函数（并因此计算平衡）。对于并行链路的特殊情况，我们得到了一个更有力的结果，即可以在只了解成本值的一小部分的情况下确定均衡。 引用于15文件 MSC公司： 91A26型 博弈论中的理性与学习 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：查询复杂性;双矩阵游戏;拥堵博弈;平衡计算;近似纳什均衡 软件：GAMUT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Fearnley}等人，J.Mach。学习。第16号决议，1305--1344（2015年；Zbl 1351.91008） 全文： arXiv公司 链接