精选理由
这篇论文用严格实验告诉你：不同博弈算法选出的纳什均衡不一样，R-NaD倾向最大熵，CFR+倾向低熵，这会影响你对付弱对手的鲁棒性。
这篇论文研究双人零和博弈中纳什均衡的算法依赖性选择。在六个可精确求解的博弈（包括二维纳什多面体和Kuhn扑克）中，R-NaD和磁镜下降等正则化最后迭代方法总是选择最大熵成员（在二维多面体上精确，在Kuhn中达到99.7%最大熵）。而CFR、CFR+和虚拟博弈等遗憾平均方法则漂移到低熵面。在180个随机博弈的实验中，R-NaD在100%收敛的博弈中达到最大熵，而CFR+在94%的博弈中严格低于该值（配对Wilcoxon p<10^-27）。论文还报告了两个否定结果：去除CFR的投影未消除边界漂移；R-NaD的选择依赖初始锚点。
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这篇论文研究双人零和博弈中纳什均衡的算法依赖性选择。在六个可精确求解的博弈（包括二维纳什多面体和Kuhn扑克）中，R-NaD和磁镜下降等正则化最后迭代方法总是选择最大熵成员（在二维多面体上精确，在Kuhn中达到99.7%最大熵）。而CFR、CFR+和虚拟博弈等遗憾平均方法则漂移到低熵面。在180个随机博弈的实验中，R-NaD在100%收敛的博弈中达到最大熵，而CFR+在94%的博弈中严格低于该值（配对Wilcoxon p<10^-27）。论文还报告了两个否定结果：去除CFR的投影未消除边界漂移；R-NaD的选择依赖初始锚点。
Many two-player zero-sum games admit not a unique Nash equilibrium but a convex set of them: a polytope of profiles that all share the minimax value V* yet prescribe different behaviour. Standard solvers each converge to…