当今许多大型系统的设计,从交通路由环境到智能电网,都依赖游戏理论平衡概念。但是,随着$ n $玩家游戏的大小通常会随着$ n $而成倍增长,标准游戏理论分析实际上是不可行的。最近的方法通过考虑平均场游戏,匿名$ n $玩家游戏的近似值,在这种限制中,玩家的数量是无限的,而人口的状态分布,而不是每个单独的球员的状态,是兴趣。然而,迄今为止研究最多的平均场平衡的平均场nash平衡的实际可计算性通常取决于有益的非一般结构特性,例如单调性或收缩性能,这是已知的算法收敛所必需的。在这项工作中,我们通过开发均值相关和与粗相关的平衡的概念来研究平均场比赛的替代途径。我们证明,可以使用三种经典算法在\ emph {ash All Games}中有效地学习它们,而无需对游戏结构进行任何其他假设。此外,我们在文献中已经建立了对应关系,从而获得了平均场 - $ n $玩家过渡的最佳范围,并经验证明了这些算法在简单游戏中的收敛性。
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