北京时间8?26?，，，，，，，第三期 IEEE TNSE 优异讲座系列运动在线上乐成举行。。。。。。。此次，，，，，，，我们有幸约请到美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）Tamer Ba?ar 教授，，，，，，，他先容了一种求解多智能体在信息差池称下的非相助随机博弈问题的要领，，，，，，，通过增添智能体的数目弱化个体交互对整个系统的影响，，，，，，，提出了平均场博弈（Mean Field Games）理论。。。。。。。

本次讲座由 优德官网 副院长兼群体智能中心主任、香港中文大学（深圳）校长讲座教授、理工学院副院长、IEEE TNSE 主编黄建伟教授担当执行主席和主持人。。。。。。。

近年来，，，，，，，针对多智能体相助与博弈的研究在理论和应用上都取得了重大的希望。。。。。。。由于求解多智能博弈问题的重漂后随着智能体的数目增添而指数增添，，，，，，，其面临的主要挑战是算法的可拓展性；；；；；同时，，，，，，，其他的动态特征结构（例如：部分可视察性和去中心化毗连等）也阻碍了许多智能体算法（例如：多智能体强化学习）在真实天下中的应用。。。。。。。

为解决这些问题和挑战，，，，，，，Tamer Ba?ar 教授及其团队提出了平均场博弈理论（MFGs），，，，，，，其焦点头脑是大宗智能体之间的交互可以很好地近似为智能体行为的聚合或平均场轨迹，，，，，，，而每个智能体对整体的影响是可以忽略不计的。。。。。。。唬；；；谀墒踩范ㄐ缘燃郏∟CE）准则，，，，，，，平均场博弈（MFG）的解被称为平均场平衡（MFE），，，，，，，其可通过求解平均场轨迹的最佳响应获得。。。。。。。平均场平衡（MFE）是对多智能体博弈问题真实纳什平衡（NE）的一个合理准确预计。。。。。。。其将多智能博弈的求解历程解耦为对牢靠平均场轨迹的最佳响应的盘算，，，，，，，和对平均场轨迹的更新，，，，，，，大大降低了求解难度。。。。。。。这也为多智能体强化学习的研究提供了新的思绪和偏向。。。。。。。

问答环节，，，，，，，Tamer Ba?ar 教授的精彩报告也引来了?家的思索和热烈讨论。。。。。。。例如，，，，，，，若是 MFG 中的智能体之间保存空间耦合关系，，，，，，，这会对 MFG 的建设和剖析有多大影响？？？？？对此，，，，，，，Tamer Ba?ar 教授体现：现在在 MFG 中假设智能体之间不保存耦合关系（或保存相同的耦合关系），，，，，，，理论上可以通过增添一些约束，，，，，，，将 MFG 拓展到智能体之间保存差别的耦合关系这种更一样平常的场景中。。。。。。。

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*特殊鸣谢刘博博士对本文的孝顺