面向协作迭代任务的动态博弈学习框架

研究提出一种适用于非线性非凸动态博弈的通用学习框架，利用已执行可行轨迹构建采样联合安全集和各玩家代价函数，每个时间步由智能体共同选择采样终端状态及到达该状态的广义纳什均衡，仅当满足玩家约定的协作接受规则时才采纳新解。框架支持个体不退化要求及加权代价、纳什议价等选择准则，并证明递归可行性、刻画各玩家代价随迭代不增的条件。