大规模多智能体学习中自适应学习率未能消除混沌

大规模多智能体学习比单智能体优化更难且不稳定。研究表明，即便在仅含两种策略的大规模拥塞博弈中使用 Multiplicative Weight Updates 自适应学习率，混沌现象依然持续存在。 作者通过研究不变集、体积扩张等动力学基本性质，发现微小参数变化即导致不可预测行为。