研究者提出风险规避多群体平均场博弈框架

Bhavini Jeloka、Siddhartha Ganguly 和 Panagiotis Tsiotras 提出"风险规避多群体平均场博弈"框架：每个群体在其余群体平均场流的动态可行模糊集上，优化最坏情况下的期望奖励。 论文称，基于占用测度与集值分析证明了这类风险规避多群体平均场均衡的存在性，并在熵正则化下给出不动点算子的收缩性结果，据此学习均衡；所提风险规避虚拟博弈方案的可利用度收敛至零，数值实验验证了收敛性与风险规避行为。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。