动态网络下分散最优均衡学习的有限时对数后悔保证

该研究提出一种网络化的分散最优均衡学习动力学，允许代理仅通过低带宽消息与随时间变化的邻居通信。方法结合了表融合与时序多数重建，在完全分散的架构下有效缓解了动态通信的影响。 该方法为效用主义和比例公平的社会福利目标下的最优均衡选择提供了有限时对数后悔保证。模拟结果证实，该方案能选出具社会可取性的均衡。