AI 词汇表
人工智能完整词典
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零和游戏
总收益恒定的游戏，一个玩家的收益正好等于其他玩家的损失。
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纳什均衡
指在任何玩家在其他玩家保持策略不变的情况下，无法通过单方面改变策略来提高其收益的状态。
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多智能体强化学习
强化学习的扩展，其中多个智能体在共享环境中同时学习，它们的行动相互影响。
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合作游戏
玩家可以组建联盟、协调行动以实现共同目标的游戏。
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贝叶斯博弈
信息不完全的博弈，其中参与者对其他参与者的特征有概率信念。
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重复博弈
多次连续进行的博弈，参与者可以根据之前的互动历史来调整他们的策略。
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演化博弈论
将博弈论概念应用于生物进化，将自然选择建模为动态过程。
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随机博弈
状态之间的转移和收益同时取决于玩家行为和随机元素的游戏。
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机制设计
设计游戏规则以鼓励参与者以理想方式行事，常用于拍卖系统中。
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博弈求解算法
用于在扑克或国际象棋等复杂博弈中寻找均衡和最优解的计算方法。
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微分博弈
在时间和空间中连续的游戏，其中策略是连续函数而不是离散行动。
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效用理论
对理性偏好的数学形式化，对于量化博弈模型中的收益和损失至关重要。
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联盟博弈
研究合作博弈中玩家联盟的形成、稳定性和收益分配。
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游戏的复杂性
在不同类型的理论博弈中寻找均衡和解决方案的计算难度分析
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信号博弈
在信号博弈中，玩家通过其可观察到的行为来传递私人信息，从而对信息不对称问题进行建模。
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