https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/game-theory/Recent content in Game Theory on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zeuthen_strategy/Sat, 18 Jul 2026 11:38:27 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/zeuthen_strategy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比，</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>多智能体系统中的一种谈判协议，根据智能体的效用损失来确定其何时应承担冲突风险。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>多智能体系统</li> <li>博弈论</li> <li>谈判协议</li> <li>效用函数</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>自动化资源分配</li> <li>分布式规划</li> <li>经济模拟</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rubinstein-bargaining-%E9%B2%81%E5%AE%BE%E6%96%AF%E5%9D%A6%E8%AE%A8%E4%BB%B7%E8%BF%98%E4%BB%B7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Rubinstein Bargaining (鲁宾斯坦讨价还价模型)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/nash-equilibrium-%E7%BA%B3%E4%BB%80%E5%9D%87%E8%A1%A1/">Nash Equilibrium (纳什均衡)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/pareto-optimality-%E5%B8%95%E7%B4%AF%E6%89%98%E6%9C%80%E4%BC%98/">Pareto Optimality (帕累托最优)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mechanism-design-%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AE%BE%E8%AE%A1/">Mechanism Design (机制设计)</a></li> </ul>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/nash/Sat, 18 Jul 2026 10:53:14 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/nash/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>在AI中，特别是在多智能体系统和强化学习中，纳什均衡描述了一种稳定状态：给定其他所有智能体的策略，每个智能体的策略都是最优的。没有单个智能体能通过单方面改变策略而获益。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>指纳什均衡，博弈论中的一种状态，在其他参与者策略不变的情况下，没有任何参与者可以通过改变自己的策略来获得收益。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>博弈论</li> <li>战略稳定性</li> <li>多智能体系统</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练生成对抗网络 (GANs)</li> <li>自动驾驶车辆交通协调</li> <li>经济模拟智能体</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/minimax-%E6%9E%81%E5%B0%8F%E5%8C%96%E6%9E%81%E5%A4%A7/">Minimax (极小化极大)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reinforcement-learning-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Reinforcement Learning (强化学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/zero-sum-game-%E9%9B%B6%E5%92%8C%E5%8D%9A%E5%BC%88/">Zero-Sum Game (零和博弈)</a></li> </ul>